在信息爆炸的时代，表格数据无处不在，从科学研究到日常办公，表格成为我们获取和整理信息的重要工具。然而，表格的理解与处理往往需要专业的技能和大量的时间。字节跳动与中科大联合研发的TabPedia，正是为了解决这一问题而生。
多模态大模型，一站式解决表格难题
TabPedia模型利用多模态大模型的优势，将表格检测（TD）、表格结构识别（TSR）、表格查询（TQ）和表格问题回答（TQA）等多种任务集于一身，通过概念协同机制，实现了任务和信息的无缝整合。
创新技术，提升表格处理效率
TabPedia在测试数据集上展现出色的表现，无需后处理算法即可精准识别表格位置，并直接生成无重叠的检测框。在表格结构识别任务中，它能够生成连续的表格结构元素及相应检测框，有效解决了标记语言处理空间坐标不足的问题。
开源测试基准，推动技术发展
为了更好地评估模型性能，研究团队还构建了一套开源测试基准ComTQA，包含约9000个高质量的表格问答对，覆盖了多种复杂问题类型，如多答案、数学计算和逻辑推理，为模型的评估提供了更为全面的测试环境。
技术细节，展现模型实力
TabPedia采用高低分辨率视觉编码器和映射层，结合Vicuna-7B语言模型，通过引入Meditative Tokens实现概念协同，自适应地激活不同区域的视觉tokens，理解特定任务问题的意图。
TabPedia 表格理解大模型:https://www.yumiok.com/aitools/sites/2087.html
