大型表格模型在结构化数据上超越大语言模型

支撑 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等聊天机器人的大语言模型（LLMs）擅长处理文本和图像，但在分析银行、营销机构和科学研究至关重要的电子表格等结构化数据方面表现不佳。初创公司 Fundamental 于 2026 年 2 月 5 日走出隐身模式，获得 2.75 亿美元融资，并推出了 NEXUS——一种专为表格数据构建的大型表格模型（LTM）。与 LLMs 对序列进行建模不同，LTMs 共同学习数值及其含义和关系，提供独立于列顺序的确定性预测。NEXUS 通过合作伙伴关系、公共数据集和增强技术对数以亿计的表格进行了预训练，但并未使用客户数据——其运行在机密计算平台上。6 月，亚马逊云服务（Amazon Web Services）将 NEXUS 嵌入 Amazon SageMaker。竞争对手包括 Feedzai、万事达卡（Mastercard）以及推出 TabFM 的谷歌（Google）。研究人员还发布了 FlexTab、TabICL 和 iLTM。专家预测，自动化数据分析将占据主导地位，LTMs 和 LLMs 将像人脑的两个半球一样相辅相成。