TabM：通过参数高效集成推进表格深度学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了表格数据上深度学习模型的参数效率问题，提出了一种新的集成方法——TabM。这一方法在任务性能和效率上重新定义了表格深度学习架构，尤其是TabM在各项评测中表现优异，展示了模型集成的强大潜力。总体而言，此项工作为表格深度学习提供了重要的技术进展，提升了模型在性能与效率之间的平衡。
本文介绍了表格基础模型（TabFMs），通过对预训练的大型语言模型进行微调，提升了对表格数据的理解能力。TabFMs在零样本和上下文推理任务中表现优异，甚至超过了GPT-4等闭源模型。在有限数据微调时，模型效率高且表现竞争力，同时探讨了其局限性与未来发展机会。
