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表格数据的语言建模：基础、技术与发展综述
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了Tabular Foundation Models (TabFMs)，通过使用预训练的大型语言模型 (LLM) 并进行微调，实现了对表格数据的深刻理解和普适能力。TabFMs在指导性任务方面具有优势，并在某些情况下超越了闭源LLMs。同时，TabFM在有限数据下表现出了出色的效率和竞争性表现。文章还探讨了TabFM的局限性和潜在机会，旨在促进更强大的TabFMs的研究。
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关键要点
- 提出了Tabular Foundation Models (TabFMs)，通过预训练的大型语言模型 (LLM) 微调实现对表格数据的深刻理解。
- TabFMs在指导性任务（如零样本和上下文推理）方面具有显著优势，甚至超越了闭源LLMs。
- 在有限数据下，TabFM表现出色，展现出良好的效率和竞争性表现。
- 探讨了TabFM的局限性和潜在机会，旨在促进更强大的TabFMs的研究。
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