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Tapas Tiny

googleによって開発
TAPASはTransformerベースの表質問応答モデルで、ウィキペディア英語表データを用いた自己教師あり方式で事前学習され、表質問応答と含意判断タスクをサポートします。
ダウンロード数 44
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはBERTに似たアーキテクチャを採用し、マスク言語モデリングと中間事前学習を通じて表とテキストの結合表現を学習し、表質問応答や表含意タスクの下流ファインチューニングに適しています。

モデル特徴

二重目的事前学習
マスク言語モデリングと中間事前学習を組み合わせ、表数値推論能力を強化
位置埋め込みの柔軟性
相対位置(デフォルト)と絶対位置の2種類の位置埋め込みバージョンを提供
表フラット化処理
表構造をシーケンスにフラット化し、関連テキストとのコンテキスト関係を保持

モデル能力

表データ理解
表質問応答
表含意判断
表テキスト結合表現学習

使用事例

インテリジェントドキュメント処理
財務諸表質問応答
企業財務諸表から収益、利益などの関連質問に自動回答
ナレッジベースシステム
ウィキペディア表検索
ウィキペディア表内容を解析しユーザークエリに回答
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