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        今日arXiv最熱大模型論文:人民大學發(fā)布,拯救打工人!Office真實場景下的大模型表格處理

        AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 夕小瑤科技說
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        今日arXiv最熱大模型論文:人民大學發(fā)布,拯救打工人!Office真實場景下的大模型表格處理

        AIGC動態(tài)歡迎閱讀

        原標題:今日arXiv最熱大模型論文:人民大學發(fā)布,拯救打工人!Office真實場景下的大模型表格處理
        關鍵字:表格,數(shù)據(jù),模型,操作,答案
        文章來源:夕小瑤科技說
        內容字數(shù):10393字

        內容摘要:


        夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 松果
        引言:探索表格數(shù)據(jù)處理的新視角在當今的數(shù)據(jù)驅動世界中,表格數(shù)據(jù)無處不在,它們以其獨特的結構化形式,為各行各業(yè)提供了信息組織和處理的便利。銀行員工依賴表格監(jiān)控交易并檢測欺詐行為,人力資源部門利用表格高效管理員工信息,機構通過表格進行人口普查和調查,以制定政策。然而,與表格相關的特定任務往往既費時又容易出錯,且需要專門的技能。因此,自動化這些任務對學術界和工業(yè)界都具有顯著的好處,吸引了廣泛的關注。
        傳統(tǒng)的表格數(shù)據(jù)處理方法主要集中在調整語言模型架構上,包括位置嵌入、注意力機制和學習目標,以編碼表格數(shù)據(jù)的固有結構屬性。然而,隨著大語言模型(LLMs)如GPT-4、GPT-3.5和PaLM2的崛起,范式發(fā)生了轉變。最新的研究強調精確提示的制定,這些提示整合了提供的表格數(shù)據(jù)中的關鍵部分信息,并利用SQL和Python等外部編程語言。這種方法通過閉源LLMs的逐步推理過程,促進了鏈式思考(COT)。
        本研究提出了TableLLM,這是一種專門設計來處理電子表格和文檔使用場景中遇到的各種表格操作的模型,研究者稱之為實際辦公場景中的表格數(shù)據(jù)操作。為了促進模型訓練,引


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        聯(lián)系作者

        文章來源:夕小瑤科技說
        作者微信:xixiaoyaoQAQ
        作者簡介:專業(yè)、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員,覆蓋500多家海內外機構投資人,互聯(lián)網大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠,兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務合作:zym5189

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