本文探讨了大型语言模型（LLMs）在表格问答任务中的应用，介绍了TAT-LLM模型在多个基准测试中的优越表现。研究提出了OpenTab框架以提高表格推理的准确性，并讨论了Text-to-SQL任务中的上下文理解问题。结果显示，LLMs在处理复杂表格数据时仍需改进，特别是在与人类表现的对比中。

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在表格数据推理和分析中的能力，提出了表格结构归一化方法，并通过实验验证了模型在复杂任务中的表现。研究表明，结合“思维链”提示时，LLMs在少样本情况下表现优异。此外，开发的TAT-LLM模型在多个基准测试中超越现有模型，揭示了处理表格复杂性和社会偏见的挑战与改进方法。