# 表格數據

TableGPT2-7B 是由浙江大學開發的大規模解碼器模型，專門用於處理數據密集型任務，尤其是表格數據的解讀和分析。該模型基於 Qwen2.5 架構，通過持續預訓練（CPT）和監督微調（SFT）優化，能夠處理複雜的表格查詢和商業智能（BI）應用。它支持中文查詢，適合需要高效處理結構化數據的企業和研究機構。模型目前免費開源，未來可能會推出更專業的版本。

TableGPT-agent 是一個基於 TableGPT2 的預構建代理模型，專為處理表格數據的問答任務而設計。它基於 Langgraph 庫開發，提供用戶友好的交互界面，能夠高效處理與表格相關的複雜問題。TableGPT2 是一個大型多模態模型，能夠將表格數據與自然語言處理相結合，為數據分析和知識提取提供強大的技術支持。該模型適用於需要快速準確處理表格數據的場景，如數據分析、商業智能和學術研究等。

TableGPT2是一個大型多模態模型，專門針對表格數據進行預訓練和微調，以解決實際應用中表格數據整合不足的問題。該模型在超過593.8K的表格和2.36M的高質量查詢-表格-輸出元組上進行了預訓練和微調，規模前所未有。TableGPT2的關鍵創新之一是其新穎的表格編碼器，專門設計用於捕獲模式級別和單元格級別的信息，增強了模型處理模糊查詢、缺失列名和不規則表格的能力。在23個基準測試指標上，TableGPT2在7B模型上平均性能提升了35.20%，在72B模型上提升了49.32%，同時保持了強大的通用語言和編碼能力。

LAMDA-TALENT是一個綜合的表格數據分析工具箱和基準測試平臺，它集成了20多種深度學習方法、10多種傳統方法以及300多個多樣化的表格數據集。該工具箱旨在提高模型在表格數據上的性能，提供強大的預處理能力，優化數據學習，並支持用戶友好和適應性強的操作，適用於新手和專家數據科學家。

Table Data Extractor是一個簡單快速的工具，可以自動從任何PDF中提取表格數據。您可以上傳最多100個文件，每個文件最多400頁。平均提取時間為60秒/文件。價格根據處理的文件數量而定，越多越優惠。