大语言模型（LLMs）的快速发展催生了丰富多样的应用。本教程深入探讨了LLMs在表格数据中的应用，涵盖多种表格相关任务，例如表格理解、文本到SQL转换以及表格数据预处理。
本教程按照技术方法将LLM解决方案分为五类：提示（prompting）、微调（fine-tuning）、检索增强生成（RAG）、代理（agents）以及多模态方法（multimodal methods）。它讨论了LLMs如何为解释、增强、查询和清理表格数据提供创新方法，并介绍了学术界的贡献及其在工业领域的实际应用。
教程重点强调了LLMs在处理复杂表格任务中的多功能性和有效性，展示了它们在提升数据质量、增强分析能力和促进更直观数据交互方面的潜力。通过对不同方法的综述，教程凸显了LLMs在提升表格任务的准确性和可用性方面的优势，为未来数据科学和AI驱动分析中的研究和应用奠定了基础。
https://dongyuyang.github.io/tableLLM-tutorial/
大纲：
介绍 提示 微调 检索增强生成（RAG） LLM代理 视觉-语言模型（VLMs）
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On the Use of Large Language Models for Table Tasks
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大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型。它不仅能够生成自然语言文本，还能够深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。2023年，大语言模型及其在人工智能领域的应用已成为全球科技研究的热点，其在规模上的增长尤为引人注目，参数量已从最初的十几亿跃升到如今的一万亿。参数量的提升使得模型能够更加精细地捕捉人类语言微妙之处，更加深入地理解人类语言的复杂性。在过去的一年里，大语言模型在吸纳新知识、分解复杂任务以及图文对齐等多方面都有显著提升。随着技术的不断成熟，它将不断拓展其应用范围，为人类提供更加智能化和个性化的服务，进一步改善人们的生活和生产方式。
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36+阅读 · 2023年4月19日
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