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。