LLM真的解决表格问答了吗？全面覆盖复杂应用场景的新一代表格问答测试基准TableBench

主要观点总结

该文章介绍了MLNLP社区和一个关于表格问答的新工作。该工作提出了新一代的表格问答评测基准TableBench和大规模指令语料库TableInstruct，并基于开源模型训练了一系列的TableLLMs。文章背景是LLMs在处理表格数据时的潜力，但真实工业环境中仍有挑战。作者全面分析了现实世界中的表格数据应用，并设计了四个主要问题类别。同时，对30多个先进的大语言模型进行了评估，发现LLMs在表格任务中仍有很大提升空间。社区旨在为机器学习与自然语言处理学者、产业界和爱好者提供交流平台。

关键观点总结

关键观点1: MLNLP社区简介及愿景

MLNLP是国内外的机器学习与自然语言处理社区，旨在促进学术界、产业界和爱好者之间的交流和进步。

关键观点2: 新工作介绍

新工作提出了TableBench评测基准和TableInstruct语料库，用于评估模型在表格数据应用场景的能力，并促进表格问答社区发展。

关键观点3: 文章背景

文章背景介绍了LLMs在处理表格数据时的潜力以及真实工业环境中面临的挑战。

关键观点4: 数据标注和评测

作者全面分析了现实世界中的表格数据应用，设计了四个主要问题类别，并对30多个先进的大语言模型进行了评估。

关键观点5: 结论

该工作为学术研究和工业应用带来全新的机遇与可能，但LLMs在表格任务中仍有很大的提升空间。

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