Omnitab Large Finetuned Wtq
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。
質問応答システム
Transformers 英語

O
neulab
55
7
Tapex Base Finetuned Wtq
MIT
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。
質問応答システム
Transformers 英語

T
microsoft
162
11
Tapex Large Finetuned Wikisql
Apache-2.0
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。
質問応答システム
Transformers 英語

T
nielsr
27
0
Tapex Large Sql Execution
MIT
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。
大規模言語モデル
Transformers 英語

T
microsoft
68
17
Tapex Large
MIT
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。
大規模言語モデル
Transformers 英語

T
microsoft
252
9
Tapex Large Finetuned Wikisql
MIT
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。
大規模言語モデル
Transformers 英語

T
microsoft
676
16
Tapas Medium Finetuned Wtq
Apache-2.0
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。
質問応答システム
Transformers 英語

T
google
77
2
Tapas Base Masklm
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。
大規模言語モデル
Transformers

T
google
148
0
Tapas Small Masklm
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。
大規模言語モデル
Transformers

T
google
14
1
Tapex Base Finetuned Wikisql
MIT
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。
質問応答システム
Transformers 英語

T
microsoft
242
18
Tapas Base Finetuned Wikisql Supervised
Apache-2.0
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。
質問応答システム
Transformers 英語

T
google
737
9
Tapas Tiny Finetuned Wtq
Apache-2.0
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
質問応答システム
Transformers 英語

T
google
1,894
1
Tapas Base Finetuned Wtq
Apache-2.0
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。
質問応答システム
Transformers 英語

T
google
23.03k
217
Tapas Tiny
Apache-2.0
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。
大規模言語モデル
Transformers 英語

T
google
44
0
Tapex Large Finetuned Sqa
Apache-2.0
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。
質問応答システム
Transformers 英語

T
nielsr
30
0
Tapas Mini Finetuned Wtq
Apache-2.0
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。
質問応答システム
Transformers 英語

T
google
35
2
Tapas Mini Finetuned Sqa
Apache-2.0
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。
質問応答システム
Transformers 英語

T
google
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4
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98