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PORTAL: Achieving Scalable Table-Based Models through Content-Specific Tokenization

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了PORTAL框架，解决了自监督学习在多域数据整合中的问题。该方法无需数据清理，能高效预训练在线数据集，并在复杂任务中表现出色，提升了数据集的扩展性。

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标签

PORTAL框架 models 多域数据 扩展性 自监督学习 预训练
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