Chain-of-Table é uma estrutura de cadeia de raciocínio para compreensão de tabelas, especialmente projetada para lidar com tarefas como perguntas e respostas baseadas em tabelas e verificação de fatos. Ela utiliza dados de tabelas como parte da cadeia de raciocínio, guiando modelos de linguagem grandes por meio de aprendizado em contexto para gerar operações e atualizações de tabelas, formando assim uma cadeia de raciocínio contínua que demonstra o processo de raciocínio para um problema de tabela dado. Essa cadeia de raciocínio contém informações estruturadas sobre os resultados intermediários, permitindo previsões mais precisas e confiáveis. O Chain-of-Table alcançou novos resultados de ponta em vários benchmarks, como WikiTQ, FeTaQA e TabFact.