文章探讨了大模型处理表格数据的挑战与最新进展。主要内容包括：表格处理三大痛点（任务单一、输入复杂、表示不统一）；四种表格表示法及其优缺点；五大任务类型（表问答、表到文本、事实核查、SQL转换、排行榜构建）；三大研究发现（任务复杂度不足、长表多表处理困难、表示格式不统一）。研究指出当前大模型在表格处理上仍有较大提升空间，特别是在复杂推理和多样化表示方面。

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1. 表格让大模型头疼？

文本是线性的，而表格是二维、结构多变、目的多样的——从严谨的数据库到多层嵌套的 Excel，再到 Wikipedia 的 Infobox。
把 LLM 处理表格的“痛苦”总结为三点：

痛点	概况
任务单一	90% 的 Benchmark 都在考「检索+简单数学」，真正需要推理的很少
输入复杂就崩	长表、多表、层级表、跨文档表，人类 80+ 分，SOTA 模型 50 分不到
表示不统一	同一张表换个 JSON / HTML / Markdown，性能就能掉 5 个点

左侧用Text-To-Sql可解决，相比之下，右侧展示的是需要高级推理或涉及复杂输入的任务。

大模型表格处理任务的工作流

2. 先把“表”说清楚：四种输入表示法

把 LLM 能“吃进”的表格表示分成 4 大类（对应 Figure 4）：

表示方式	优点	缺点	典型 Benchmark
Serialization 序列化	直接用文本，最简单	结构信息易丢失	WTQ, TabFact
Schema 只给表头+列类型	省 token	细节全丢	Spider, SEDE
Image 表格截图	保留完整视觉结构	受分辨率限制	VISTABNet
Table Encoder 专用编码器	结构感知最强	需要额外预训练	TableGPT2, TAPAS

实验发现：同样一道题，把 Markdown 换成 LaTeX，EM 分数最多差 20%
给了三种序列化示例：

3. 5大人任务全景：不止Text-to-SQL

整理了 3 大经典任务 + 2 个新兴方向，并给出所有 Benchmark 一览（Table 1~4）：

任务	输入	输出	热门数据集
Table QA 表问答	表(+文本)+问题	答案单元格 / 数字 / 自由文本	WTQ, HiTab, MULTIHIERTT
Table-to-Text 表到文本	表(+高亮区域)	一段描述或摘要	ToTTo, LogicNLG, QTSUMM
Fact Verification 表事实核查	表+声明	Supported / Refuted / NEI	TabFact, FEVEROUS
Text-to-SQL 自然语言转 SQL	问题+数据库	SQL 查询	Spider, BIRD, Spider2
Leaderboard Construction 排行榜自动构建	论文表格	(任务, 数据集, 指标, 分数) 四元组	AxCell, TeLin

4. 三大发现：新研究机会？

4.1 任务复杂度

• 现有 Benchmark 大多是“把 SQL 翻译成自然语言”再让模型反推；
• 真正的诊断、预测、洞察类问题（图 3）几乎空白；
• Spider2 首次引入意图级问题：用户说“给我一份每日关键销售报告”，模型得自己猜要查哪些字段。

4.2 输入复杂度：长表、多表、层级表 = 模型噩梦

• MULTIHIERTT：人 83% vs 模型 <50%；
• HiTab：层级多维表，模型同样翻车；
• 科学论文中的消融表 + 长文本，是未来绝佳试验田。

4.3 表示统一：换个格式就掉点

• 同一任务里，JSON ↔ Markdown ↔ LaTeX 之间没有统一规范；
• 未来可以搞“格式互译”任务，让模型见多识广。

https://arxiv.org/pdf/2508.00217

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