一种大语言模型表格理解能力的训练方法

本发明提出一种大语言模型表格理解能力的训练方法，通过能够对表格有效信息进行压缩，同时保留下对效果有提升的行列信息，提效同时效果也能提升，提效体现在同样的表格内容用此种表示形式，所需要的token数通常较少，那么参与训练和推理的token数也会更少，是对算力更高效的利用，考虑了表格理解的三大部分能力，即表格读表、数值推理、数据分析，进一步提升对正确答案的生成概率，也就是减少由于概率导致的错误答案生成。本发明提升了表格理解的准确性，且通过表格数据有效表示优化提升转token后的信息密度，从而提升表格数据训练和推理的效率。