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Tapas Small Finetuned Wtq

googleによって開発
このモデルはTAPASの小型版で、WikiTable Questionsデータセットに特化して微調整され、表形式の質問応答タスクに使用されます。
ダウンロード数 406
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

TAPASはBERTに似たTransformerモデルで、自己教師付き方式でウィキペディアの英語の表と関連テキストで事前学習され、表に関連する質問応答タスクを処理できます。

モデル特徴

表形式の質問応答能力
表の内容を理解し、関連する質問に回答でき、複雑な表の推論タスクをサポートします。
事前学習と微調整の組み合わせ
自己教師付き事前学習と特定タスクの微調整により、表形式の質問応答タスクにおけるモデルの性能を向上させます。
複数のデータセットサポート
SQA、WikiSQL、WTQなどの複数のデータセットで連鎖的に微調整され、モデルの汎化能力を強化します。

モデル能力

表の理解
質問応答生成
数値推論

使用事例

データ分析
表形式の質問応答システム
自動化された表形式の質問応答システムを構築するために使用され、ユーザーが表の情報を迅速に取得できるようにします。
WTQ開発セットで37.62%の正解率を達成しました。
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