TableGPT2 é um modelo multimodal de grande escala, especificamente pré-treinado e ajustado para dados tabulares, a fim de resolver problemas de integração insuficiente de dados tabulares em aplicações práticas. O modelo foi pré-treinado e ajustado em mais de 593,8 mil tabelas e 2,36 milhões de tuplas de consulta-tabela-saída de alta qualidade, uma escala sem precedentes. Uma das inovações-chave do TableGPT2 é seu novo codificador tabular, projetado especificamente para capturar informações em nível de padrão e de célula, melhorando a capacidade do modelo de lidar com consultas ambíguas, nomes de colunas ausentes e tabelas irregulares. Em 23 indicadores de teste de referência, o TableGPT2 apresentou uma melhora média de desempenho de 35,20% no modelo de 7B e de 49,32% no modelo de 72B, mantendo ao mesmo tempo uma forte capacidade de linguagem e codificação universal.