BriefGPT - AI 论文速递
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ProtoNAM：可解释深度表格学习的原型神经加性模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了Tabular Foundation Models (TabFMs)，通过预训练和微调大型语言模型，实现对表格数据的深刻理解。TabFMs在零样本和上下文推理任务中表现优异，有时甚至超过GPT-4。在有限数据微调时，表现依然出色。文章还讨论了其局限性和未来发展机会。
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关键要点
- 提出了Tabular Foundation Models (TabFMs)，旨在实现对表格数据的深刻理解。
- TabFMs通过预训练的大型语言模型 (LLM) 并进行微调，展现出普适能力。
- 在零样本和上下文推理任务中，TabFMs表现优异，有时超越GPT-4。
- 在有限数据微调时，TabFMs依然表现出色，具有竞争力。
- 文章讨论了TabFMs的局限性和未来发展机会，旨在促进相关研究。
