TableGPT2 ist ein großes multimodales Modell, das speziell für die Vor- und Feinabstimmung auf Tabellendaten entwickelt wurde, um das Problem unzureichender Integration von Tabellendaten in praktischen Anwendungen zu lösen. Das Modell wurde auf über 593.8.000 Tabellen und 2,36 Millionen hochwertigen Query-Tabelle-Ausgabe-Tupeln vor- und feinabgestimmt – ein beispielloser Umfang. Eine der wichtigsten Innovationen von TableGPT2 ist sein neuartiger Tabellenkodierer, der speziell entwickelt wurde, um Informationen auf Muster- und Zellenebene zu erfassen und die Fähigkeit des Modells zur Verarbeitung von unscharfen Abfragen, fehlenden Spaltennamen und unregelmäßigen Tabellen zu verbessern. Bei 23 Benchmark-Metriken verbesserte sich die durchschnittliche Leistung von TableGPT2 beim 7B-Modell um 35,20 % und beim 72B-Modell um 49,32 %, wobei gleichzeitig die leistungsstarken allgemeinen Sprach- und Codierfähigkeiten erhalten blieben.