本研究论文提出了一种新的问题，即多模态表格理解，其中模型需要根据给定的表格图像对各种与表格相关的请求生成正确的响应。为了促进模型的训练和评估，构建了一个名为 MMTab 的大规模数据集，该数据集涵盖了广泛的表格图像、指令和任务。在此基础上，研发了 Table-LLaVA，一种通用的表格多模态大型语言模型（MLLM），在 23 个基准测试中，在保留内部和保留外部设置下，其性能明显优于最近的开源 MLLM 基准线。

Jun, 2024

通过对大型语言模型的研究，揭示了它们在解释和推理表格数据方面的能力，发现表格结构变化对模型性能的影响，提出了表格结构归一化的方法，并且比较了文本推理和符号推理，同时通过多个推理路径的聚合，取得了在 WIKITABLEQUESTIONS 任务上的最新成果。

Dec, 2023

通过引入基于自我监督任务的结构化任务集合以及噪声操作，本研究探讨大型语言模型在表格任务中的效能和结构理解能力。

Oct, 2023

本文介绍了一种可靠的用于表格信息检索（TabIS）的基准评估方式，揭示了大型语言模型（LLMs）在从表格中获取信息方面存在的限制和潜在挑战。

Jun, 2024

TableLLM 是一个具有 130 亿参数的强大的大型语言模型，专门用于高效处理嵌入在文件或电子表格中的表格数据操作任务，适用于实际的办公场景。我们提出了一种远程监督方法用于训练，包括推理过程扩展策略，有效帮助训练语言模型理解推理模式，以及交叉验证策略，确保自动生成的数据的质量。通过自行构建的评估管道和基准测试来评估 TableLLM 的性能，可以处理文件和电子表格格式，并突出显示了 TableLLM 与各种现有的通用型和面向表格数据的语言模型相比的优势。我们已公开发布了模型检查点、源代码、基准测试和用于用户交互的网络应用程序。

Mar, 2024

利用大型语言模型（LLMs）解决数据科学中与表格数据相关的预测任务的研究，通过创建一个包含注解指令的综合数据集来对 LLM 进行大规模训练，研究应用训练好的模型在零样本预测、少样本预测和上下文学习场景中的实际应用，并通过实验证明该方法在表格智能方面相较于现有基准有显著改进。

Mar, 2024

通过对大型语言模型（LLMs）在表格任务方面的应用进行全面的概述，本文除了涵盖传统的表格问答（Table QA）和事实验证等领域，还强调了表格操作和高级表格数据分析等新方面，并介绍了 LLMs 中的指导调优、提示和基于代理的方法，同时也提出了私有部署、高效推理和开发广泛基准的相关挑战。

Feb, 2024

通过评估 Large Language Models (LLMs) 在基于维基百科和财务报告的 Tabular Question Answering (TQA) 数据集上的表格理解能力，研究发现指令对性能有显著影响，新模型 Llama3 比之前的版本更具鲁棒性，但 WTQ 数据集存在数据污染和实际可靠性问题，需要通过结构感知自注意机制和更好处理特定领域的表格数据来改进 LLMs 的可靠性。

Jun, 2024

本研究研究了大型语言模型在生成结构化表格数据文本时的性能，证明了大型语言模型在文本生成领域中的潜力和应用，并探讨了大型语言模型在文本生成质量自动评估及模型优化中的应用。

May, 2023

使用大型语言模型 (LLMs) 改善表格推理性能是当前主流方法。本文分析了在 LLMs 时代中提升表格推理性能的主要技术以及 LLMs 相较于之前方法的优势，并提供了改进现有方法和扩展实际应用的研究方向，以激发未来表格推理研究的进一步发展。

Feb, 2024