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Scalable Multimodal Table Transaction Representation Learning
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内容提要
本研究提出了一种创新方法，解决大型语言模型处理结构化表格数据的不足。通过多层次分区和自适应量化机制，改善了稀疏高基数字段和数值推理的挑战，实现了交易与文本的有效交互，并在合成支付交易数据集上验证了其有效性。
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关键要点
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本研究提出了一种创新的可扩展解决方案，解决大型语言模型在处理结构化表格数据时的不足。
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研究通过多层次分区机制和自适应量化机制，改善了稀疏高基数字段和数值推理的挑战。
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实现了交易与文本模态的有效交互。
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在大型合成支付交易数据集上验证了该方法的有效性和潜在影响。
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