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尽管人工智能 (AI) 革命不断，但由于特征空间异构、样本量有限且缺乏可行的迁移学习，深度学习在表格数据方面尚未取得很大成功。由大型语言模型 (LLM) 驱动的生成式人工智能新时代为各种数据和领域带来了前所未有的学习机会。本文研究了 LLM 应用程序编程接口 (API) 和 LLM 迁移学习在表格数据分类中的有效性。LLM API 使用标记数据和指令响应输入文本提示，而迁移学习则针对目标分类任务对 LLM 进行微调。本文提出了一种端到端的 LLM 微调，以在不存在大型预训练表格数据模型来促进迁移学习的情况下，在十个基准数据集上展示跨数据迁移学习。所提出的 LLM 微调方法在具有少于十个特征（表格数据集的标准特征大小）的表格数据上的表现优于最先进的机器和深度学习方法。迁移学习方法仅使用其他深度学习或基于 API 的解决方案的计算成本的一小部分，同时确保具有竞争力或卓越的分类性能。
通过微调大型语言模型实现表格数据的迁移学习
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