这是微软在11月最新发布的一篇论文,题为“Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought Generation”,介绍了一种名为XOT的提示技术,它增强了像GPT-3和GPT-4这样的大型语言模型(llm)解决复杂问题的潜力。
在这篇文章中,我们将介绍微软发表的一篇研究论文,“Table-GPT: Table- tuning GPT for Diverse Table Tasks”,研究人员介绍了Table-GPT,一种针对该问题的GPT模型,可以更好地理解输入中的表并产生准确的响应。我们将解释这篇论文,以了解如何创建Table-GPT,以及与其他大型语言模型相比它的性能如何。