Table-GPT: 用于多样化表格任务的表格调优版 GPT
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。语言模型（如 GPT-3.5 和 ChatGPT）在执行各种任务和遵循多样化人类指令方面表现出卓越能力；然而，通过使用一系列基础的表格理解任务进行分析，我们发现当今的语言模型在许多与表格相关的任务上仍不完善，这可能是因为它们主要是在 “一维” 的自然语言文本上预训练的，而监管表格是 “二维” 的对象。因此，我们提出了一种新的 “表格调优”...
本文提出了一种新的表格调优范式，通过使用多样化的表格任务作为训练数据，继续训练/微调语言模型，以增强其理解表格和执行表格任务的能力。实验结果表明，这种方法可以提高语言模型在表格任务上的表现，并具有强大的泛化能力。
