文本序列化与传统表格机器学习范式的关系
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。最近的研究探讨了语言模型如何在表格机器学习任务中用作特征表示和预测的方法，通过使用文本串行化和有监督的微调技术，我们评估了这些新兴的语言模型技术与传统模式在表格机器学习中的适用性和可靠性，并调查了数据表示和整理方式对预测性能的影响。结果显示，当前的预训练模型不应取代传统方法。
最近的研究探讨了语言模型在表格机器学习任务中的应用，通过使用文本串行化和有监督的微调技术，评估了这些新兴的语言模型技术与传统模式在表格机器学习中的适用性和可靠性，并调查了数据表示和整理方式对预测性能的影响。结果显示，当前的预训练模型不应取代传统方法。
