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TILE融合大模型与表格模型提升表格学习

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AI 综述

研究团队提出TILE（Table-Interfaced LLM Embeddings）表格学习方法，将大语言模型（LLM）与表格基础模型（TFM）结合，以提升包含字符串特征的表格预测能力。该方法通过行序列化保留跨列上下文，从LLM中间层提取特征，采用列级池化处理不同长度的特征，并让数值和类别特征绕过LLM直接进入后续模型。在100个数据集的测试中，TILE在90%的数据划分上击败最强基线；在包含108个数据集的STRABLE基准上排名第一。测试覆盖7种LLM和10种表格学习器，显示该方法在不同模型组合中均有性能提升。

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最新进展11月2日 13:00

TILE：融合 LLM 与表格基础模型，实现含字符串特征的表格学习

报道时间线

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11月2日

13:00
arXiv · Machine Learning
TILE：融合 LLM 与表格基础模型，实现含字符串特征的表格学习
TILE（Table-Interfaced LLM Embeddings）通过行序列化、中间层特征提取、列级池化和旁路特征，将 LLM 与表格基础模型（TFM）结合，提升含字符串列的表格预测能力。在100个数据集上，TILE在90%的数据划分中击败最强基线，并在STRABLE的108个数据集上排名第一，覆盖7个LLM和10种表格学习器。

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