通过联合迁移学习使基础模型根植于实际：一个通用框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。使用联邦迁移学习来接地基础模型是当前学术界和工业界重要的研究方向，该研究论文介绍了一个联邦迁移学习框架，对最新的研究工作进行了详细分类和综述，提供了高效和隐私保护技术，并探讨了联邦迁移学习未来的机会和研究方向。
本文介绍了Tabular Foundation Models（TabFMs），通过使用预训练的大型语言模型（LLM）在广泛的表格数据集上进行微调，实现了对表格数据的深入理解和普适能力。TabFMs在指导性任务方面表现出优势，并在某些情况下超越了闭源LLMs。此外，即使在有限的数据下进行微调，我们的模型也表现出了出色的效率和竞争力。最后，我们还探讨了TabFM的局限性和潜在机会，以促进未来更强大的TabFMs的研究。
