GIST：面向表格基础模型的生成器状态监督方法
原文标题：GIST: Generator-state-Informed Supervision for Tabular Foundation Models
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论文提出 GIST，利用表格基础模型预训练中生成器的中间状态来揭示标签不确定性，对条件标签分布上的查询损失取平均。该方法联合设计任务生成与查询监督，使用熵校准编码获得可处理的目标。在 TabArena 与 TALENT 上，GIST 在不改变架构与推理的情况下提升三种架构的平均排名。
- 问题
- 表格基础模型预训练用采样硬标签，引入可避免的采样方差。
- 方法
- 用生成器中间状态揭示标签不确定性，对条件标签分布平均查询损失，并用熵校准编码获得可处理目标。
- 结果
- 在 TabArena 与 TALENT 上提升三种架构平均排名，配对数据集比较中胜出 62.1%。
- 影响
- 不改架构与推理即可提升表格基础模型，表格建模团队可低成本替换预训练监督。
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