# 数値推論

MatChaはグラフ理解と数学的推論に特化した視覚言語モデルで、グラフと言語データの共同モデリングにより処理能力を強化

MatChaはチャートと言語データの処理能力を強化した事前学習モデルで、チャートQAタスクで優れた性能を発揮します

MatChaはPix2Structアーキテクチャに基づく視覚言語モデルで、グラフ理解と数値推論タスクに特化して最適化されており、グラフ質問応答タスクで優れた性能を発揮します

このモデルはTAPASアーキテクチャに基づく中型の表質問応答モデルで、WikiTable Questionsデータセットでファインチューニングされており、表データの質問応答タスクに適しています。

TAPASはTransformerベースの表形式の質問応答モデルで、自己教師付き学習方式でウィキペディアの表と関連テキストで事前学習され、表の理解と質問応答タスクをサポートします。

BERTアーキテクチャに基づく表形式質問応答モデルで、中間事前学習により数値推論能力を強化し、SQAデータセットで微調整を行った。

TAPASはBERTアーキテクチャに基づく表質問応答モデルで、ウィキペディアの表データで自己監督方式により事前学習され、表内容に対する自然言語質問応答をサポート

このモデルはTAPASの小型バージョンで、中間事前学習を経てSQAデータセットでファインチューニングされており、対話シナリオにおける表形式質問応答タスクに適しています。

TAPASはBERTに似たTransformerモデルで、表形式の質問応答タスク用に設計されています。自己教師付き方式でウィキペディアの英語表コーパスで事前学習され、WikiSQLデータセットで微調整されています。

TAPASは表形式データの対話型質問応答タスクを処理するために事前学習とファインチューニングを行った表ベースの質問応答モデルです。

TAPASはBERTベースのTransformerモデルで、表質問応答タスク向けに設計されており、ウィキペディア英語表データで自己教師付き事前学習され、弱教師付き表解析をサポートします。

TAPASは表質問応答タスク向けに最適化された小型Transformerモデルで、中間事前学習と複数データセットの連鎖的ファインチューニングにより表理解能力を実現

TAPASはTransformerベースの表質問応答モデルで、ウィキペディアの表データで自己教師あり学習により事前学習され、WTQなどのデータセットでファインチューニングされています。

BERTアーキテクチャに基づく表理解モデルで、自己教師付き方式でウィキペディアの表データで事前学習され、表形式の質問応答と陳述検証タスクをサポートします。

このモデルはTAPASの大型バージョンで、順序質問応答(SQA)タスクでファインチューニングされ、表関連の質問応答シーンに適しています。

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。

TAPASは表形式データに基づく質問応答モデルで、この小型バージョンはSQAデータセットでファインチューニングされており、対話シナリオにおける表形式質問応答タスクに適しています。

TAPASはTransformerアーキテクチャに基づくBERT型モデルで、表形式のデータと関連するテキストを処理するために特別に設計されています。自己教師付き学習方式で、大量の英語のウィキペディアの表と関連するテキストで事前学習されています。

TAPASはTransformerアーキテクチャに基づくBERT型のモデルで、表データと関連テキストの処理用に設計され、自己教師付き方式でウィキペディアの表データで事前学習されています。

このモデルはTAPASアーキテクチャのミニバージョンで、WikiTable Questions (WTQ)データセットに特化してファインチューニングされ、表質問応答タスクに使用されます。

TAPASミニモデルは中間事前学習を経てSQAデータセットでファインチューニングされた表質問応答モデルで、相対位置埋め込み技術を採用しています。

TAPASはTransformerベースの表形式の質問応答モデルで、自己教師付き方式でウィキペディアの英語の表データで事前学習し、WikiSQLデータセットで教師付き微調整を行います。

Transformerアーキテクチャに基づく表形式の質問応答モデルで、自己教師付き方式で英語版ウィキペディアの表と関連テキストで事前学習されます。