# 表質問応答

OmniTabは表ベースの質問応答モデルで、自然および合成データによる事前学習を通じて少数ショットの表質問応答能力を実現しています。

TAPEXはニューラルSQLエグゼキュータを通じて学習する表事前学習モデルで、表質問応答タスク専用に設計されています。

TAPEX-largeはWikiSQLデータセットで微調整された表質問応答モデルで、自然言語の質問を理解し、表データに基づいてSQLクエリを生成または直接回答できます。

TAPEXは、ニューラルSQLエグゼキュータの学習を通じて表事前学習を実現するモデルで、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。

TAPEXは、ニューラルSQLエグゼキュータの学習を通じて表の事前学習を実現するモデルで、BARTアーキテクチャに基づいており、表推論タスクのために設計されています。

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。

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（Table Parsing）はGoogleが開発した表データに基づく事前学習言語モデルで、表関連タスクの処理に特化しています。

TAPAS (Table Parser) はGoogle Researchによって開発された表ベースの事前学習言語モデルで、表データと自然言語クエリの処理に特化しています。

TAPEXはニューラルSQLエグゼキュータの学習を通じて表の事前学習を実現するモデルで、BARTアーキテクチャに基づき、表質問応答タスク向けに設計されています。

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。

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。

TAPEX-largeは表データを事前学習した大規模言語モデルで、表質問応答タスク向けに特別に微調整されています。ニューラルSQLエグゼキューターを通じて表を理解し、表内容に関する自然言語質問に答えることができます。

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。