Tapas Large Finetuned Wtq

🚀 WikiTable Questions (WTQ)でファインチューニングされたTAPAS largeモデル

このモデルには2つのバージョンがあり、使用可能です。デフォルトのバージョンは、元のGithubリポジトリのtapas_wtq_wikisql_sqa_inter_masklm_large_resetチェックポイントに対応しています。 このモデルは、MLMと著者が中間事前学習と呼ぶ追加のステップで事前学習され、その後、SQA、WikiSQL、最後にWTQの順にチェーンでファインチューニングされまし。相対位置埋め込み（つまり、テーブルの各セルで位置インデックスをリセットする）を使用しています。

使用できるもう1つの（非デフォルト）バージョンは、以下の通りです。

• no_reset：tapas_wtq_wikisql_sqa_inter_masklm_large（中間事前学習、絶対位置埋め込み）に対応しています。

免責事項：TAPASをリリースしたチームはこのモデルのモデルカードを作成していないため、このモデルカードはHugging Faceチームと貢献者によって作成されました。

✨ 主な機能

🔍 結果

📚 モデルの説明

TAPASは、Wikipediaの大量の英語データコーパスを自己教師付き学習で事前学習したBERTのようなTransformerモデルです。 これは、生のテーブルと関連するテキストのみを使用して事前学習され、人間によるラベル付けは一切行われず（このため、大量の公開データを使用できます）、それらのテキストから入力とラベルを自動生成するプロセスが行われます。より具体的には、2つの目的で事前学習されています。

• マスク言語モデリング（MLM）：（平坦化された）テーブルと関連するコンテキストを取得し、モデルは入力の単語の15％をランダムにマスクし、その後、全体の（部分的にマスクされた）シーケンスをモデルに通します。モデルは、マスクされた単語を予測する必要があります。これは、通常、単語を1つずつ見る従来の再帰型ニューラルネットワーク（RNN）や、内部で未来のトークンをマスクするGPTのような自己回帰モデルとは異なります。これにより、モデルはテーブルと関連するテキストの双方向表現を学習することができます。
• 中間事前学習：テーブルに対する数値的推論を促進するために、著者らは数百万の構文的に作成されたトレーニング例のバランスの取れたデータセットを作成してモデルを追加で事前学習しました。ここで、モデルは、文がテーブルの内容によって支持されるか反駁されるかを予測（分類）する必要があります。トレーニング例は、合成文と反事実文に基づいて作成されます。

このようにして、モデルはテーブルと関連するテキストで使用される英語の内部表現を学習し、これを使用して、テーブルに関する質問に回答するなどの下流タスクや、文がテーブルの内容によって含意されるか反駁されるかを判断するのに役立つ特徴を抽出することができます。ファインチューニングは、事前学習されたモデルの上にセル選択ヘッドと集約ヘッドを追加し、その後、これらのランダムに初期化された分類ヘッドをベースモデルと一緒にSQa、WikiSQL、最後にWTQで共同学習することによって行われます。

🎯 想定される用途と制限

このモデルは、テーブルに関連する質問に回答するために使用できます。 コード例については、HuggingFaceウェブサイトのTAPASのドキュメントを参照してください。

🔧 技術詳細

🌱 トレーニング手順

前処理

テキストは小文字に変換され、WordPieceを使用して語彙サイズ30,000でトークン化されます。モデルの入力は、次の形式になります。

[CLS] 質問 [SEP] 平坦化されたテーブル [SEP]

著者らは最初に、自動変換スクリプトを使用してWTQデータセットをSQAの形式に変換しました。

ファインチューニング

モデルは、最大シーケンス長512、バッチサイズ512で、32個のCloud TPU v3コアで50,000ステップファインチューニングされました。 この設定では、ファインチューニングに約10時間かかります。使用されるオプティマイザはAdamで、学習率は1.93581e-5、ウォームアップ率は0.128960です。誘導バイアスが追加され、モデルは同じ列のセルのみを選択するようになっています。これは、TapasConfigのselect_one_columnパラメータに反映されています。詳細については、論文（表11と12）を参照してください。

📖 BibTeXエントリと引用情報

@misc{herzig2020tapas,
      title={TAPAS: Weakly Supervised Table Parsing via Pre-training}, 
      author={Jonathan Herzig and Paweł Krzysztof Nowak and Thomas Müller and Francesco Piccinno and Julian Martin Eisenschlos},
      year={2020},
      eprint={2004.02349},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.IR}
}

@misc{eisenschlos2020understanding,
      title={Understanding tables with intermediate pre-training}, 
      author={Julian Martin Eisenschlos and Syrine Krichene and Thomas Müller},
      year={2020},
      eprint={2010.00571},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

@article{DBLP:journals/corr/PasupatL15,
  author    = {Panupong Pasupat and
               Percy Liang},
  title     = {Compositional Semantic Parsing on Semi-Structured Tables},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1508.00305},
  year      = {2015},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1508.00305},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1508.00305},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:47:37 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/PasupatL15.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。