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表格理解（Table Understanding）任务可以使用多种大模型，其中一些主流的模型包括：

1. Tapas（Table Parser）：Tapas 是 Google 提出的基于 BERT 的表格问答模型，能够处理表格数据并生成自然语言答案。Tapas 的核心思想是将表格内容与文本问题结合进行编码，适用于表格问答、表格推理等任务。

2. TUTA（Tree-based Transformer for Table Representation Learning）：TUTA 是针对表格数据结构设计的树形 Transformer 模型。该模型通过构建树结构表示表格的行、列、单元格之间的关系，学习表格数据中的复杂依赖关系，适用于表格分类、表格理解等任务。

3. DUE（Dual-Encoder Model for Table Understanding）：DUE 是一种用于表格问答和表格推理的模型，基于 Transformer 编码器，将表格内容与问题输入两个编码器，计算表格与问题的相关性。

4. LLaMA (Large Language Model Meta AI)：虽然 LLaMA 和其他类似的 GPT 模型（如 OpenAI 的 GPT-4）没有专门针对表格数据设计，但它们可以通过给定结构化表格数据的自然语言提示和问题来生成答案。可以结合表格描述与自然语言交互完成任务。

这些大模型可以应用于多种表格理解任务，例如：

• 表格问答（Table-based Question Answering）
• 表格推理（Table Reasoning）
• 表格文本生成
• 表格分类

不同模型对表格的表现力和推理能力有所不同，可以根据具体应用场景选择适合的模型。