TableRAG：基于大模型的百万级 Token 表格RAG框架

00:00

08:47

介绍了一种名为 TableRAG 的新框架，该框架可以有效地理解包含数百万个标记的大型表格数据。TableRAG 采用检索增强生成 (RAG) 技术，将表格信息转化为可供语言模型理解的格式。它通过结合模式检索和单元格检索，并使用频率感知截断技术，显著降低了计算成本和标记使用量，而不会牺牲性能。实验表明，TableRAG 在各种规模的表格数据上都表现出优异的性能，为未来研究更大型、更复杂的表格理解任务铺平了道路。

以上内容来自专辑

主播信息

智驭论道

在这里，我深耕于Arxiv这一科研论文的浩瀚宝库，为你精选并深度剖析最新的热门论文，将复杂的科学语言转化为通俗易懂的音频解读。每一期节目，都是一次智慧的碰撞与启迪。从人工智能的前沿突破，到物理学的深邃探索，再到生物学的奇妙发现，我将带你穿越科学的迷雾，领略科技带来的无限可能。加入我们，一起聆听智慧的声音，驾驭科技的浪潮，共同探索未知世界的奥秘。在智驭论道·Arxiv探秘，让科学的光芒照亮你的思维之旅！

加关注

还没有评论，快来发表第一个评论！

TableRAG：基于大模型的百万级 Token 表格RAG框架

智驭论道·Arxiv探秘

智驭论道

15.3.3　基于OPM框架的任务空间和推演空间模型

15.3.1　基于OPM建模框架的选择

15.1.2　基于能力指标框架的能力差距分析

17.1.3　基于CAM范式的体系架构设计总体框架

9.4.2　基于注意力机制的语言模型

TableRAG：基于大模型的百万级 Token 表格RAG框架

智驭论道·Arxiv探秘

智驭论道

15.3.3 基于OPM框架的任务空间和推演空间模型

15.3.1 基于OPM建模框架的选择

15.1.2 基于能力指标框架的能力差距分析

17.1.3 基于CAM范式的体系架构设计总体框架

9.4.2 基于注意力机制的语言模型

15.3.3　基于OPM框架的任务空间和推演空间模型

15.3.1　基于OPM建模框架的选择

15.1.2　基于能力指标框架的能力差距分析

17.1.3　基于CAM范式的体系架构设计总体框架

9.4.2　基于注意力机制的语言模型