Tapas Tiny Masklm

🚀 タパスマスクLMモデル (tapas_masklm_tiny_reset)

このモデルは、オリジナルリポジトリのtapas_masklm_tiny_resetに対応しています。このモデルを使用することで、テーブルデータに関する質問応答やマスク言語モデリングタスクを行うことができます。

🚀 クイックスタート

以下は、このモデルを使用する方法の例です。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import TapasTokenizer, TapasForMaskedLM
import pandas as pd
import torch

tokenizer = TapasTokenizer.from_pretrained("google/tapas-tiny-masklm")
model = TapasForMaskedLM.from_pretrained("google/tapas-tiny-masklm")

data = {'Actors': ["Brad Pitt", "Leonardo Di Caprio", "George Clooney"],
        'Age': ["56", "45", "59"],
        'Number of movies': ["87", "53", "69"]
}
table = pd.DataFrame.from_dict(data)
query = "How many movies has Leonardo [MASK] Caprio played in?"

# prepare inputs
inputs = tokenizer(table=table, queries=query, padding="max_length", return_tensors="pt")

# forward pass
outputs = model(**inputs)

# return top 5 values and predictions
masked_index = torch.nonzero(inputs.input_ids.squeeze() == tokenizer.mask_token_id, as_tuple=False)
logits = outputs.logits[0, masked_index.item(), :]
probs = logits.softmax(dim=0)
values, predictions = probs.topk(5)

for value, pred in zip(values, predictions):
  print(f"{tokenizer.decode([pred])} with confidence {value}")