大语言模型（LLMs）的快速发展催生了丰富多样的应用。本教程深入探讨了LLMs在表格数据中的应用，涵盖多种表格相关任务，例如表格理解、文本到SQL转换以及表格数据预处理。
本教程按照技术方法将LLM解决方案分为五类：提示（prompting）、微调（fine-tuning）、检索增强生成（RAG）、代理（agents）以及多模态方法（multimodal methods）。它讨论了LLMs如何为解释、增强、查询和清理表格数据提供创新方法，并介绍了学术界的贡献及其在工业领域的实际应用。
教程重点强调了LLMs在处理复杂表格任务中的多功能性和有效性，展示了它们在提升数据质量、增强分析能力和促进更直观数据交互方面的潜力。通过对不同方法的综述，教程凸显了LLMs在提升表格任务的准确性和可用性方面的优势，为未来数据科学和AI驱动分析中的研究和应用奠定了基础。
https://dongyuyang.github.io/tableLLM-tutorial/
大纲：
- 介绍
- 提示
- 微调
- 检索增强生成（RAG）
- LLM代理
- 视觉-语言模型（VLMs）
如何学习大模型
现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。
作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。
下面这些都是我当初辛苦整理和花钱购买的资料，现在我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。
一、AGI大模型系统学习路线
很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。
二、AI大模型视频教程
三、AI大模型各大学习书籍
四、AI大模型各大场景实战案例
五、结束语
学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。
再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。
因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。