摘要
基础模型（Foundation Models, FMs）是在大规模语料数据上训练而成的模型，能够在极大规模下实现对新任务的泛化能力，而无需针对特定任务进行微调。随着这些模型规模的持续扩大，各项创新不断推动其在语言与图像任务上的能力边界。本文旨在探索基础模型尚未充分研究的一个领域：经典数据处理任务，如数据清洗与数据集成。作为概念验证，我们将五类数据清洗与集成任务转化为提示（prompting）任务，并评估基础模型在这些任务上的表现。研究发现，尽管这些模型并未专门针对数据处理任务进行训练，但大型基础模型仍能实现良好的泛化能力，并在数据清洗与集成任务上达到当前最优（SoTA）水平。本文进一步识别出该领域面临的关键研究挑战与机遇，包括在处理隐私数据与领域特定数据方面的挑战，以及为非专家用户提供更易用的数据管理系统所带来的潜在机会。相关代码与实验已公开发布于：https://github.com/HazyResearch/fm_data_tasks。