Tapex Large Finetuned Wikisql
TAPEXはニューラルSQLエグゼキュータ学習による表事前学習モデルで、BARTアーキテクチャに基づき、表推論タスク向けに設計されています。
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リリース時間 : 3/8/2022
モデル概要
TAPEXは自動合成された実行可能なSQLクエリから得られた合成コーパス上でニューラルSQLエグゼキュータを学習することで表事前学習を実現します。モデルはBARTアーキテクチャを採用し、双方向エンコーダと自己回帰デコーダを備えています。
モデル特徴
表推論能力
ニューラルSQLエグゼキュータ学習により、強力な表推論能力を備えています。
合成コーパス事前学習
自動合成された実行可能SQLクエリを事前学習コーパスとして使用しています。
BARTアーキテクチャ
双方向エンコーダと自己回帰デコーダの利点を組み合わせています。
モデル能力
表質問応答
SQLクエリ実行
表データ推論
使用事例
データクエリ
簡単な表質問応答
表データに関する簡単な質問に回答
例にある'北京は何年にオリンピックを開催しましたか?'に対し、モデルは正しく'2008.0'と回答
データ統計
表データに対する統計クエリ
例にある'3番選手は何校でプレーしましたか?'に対し、モデルは正しく'1.0'と回答
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