# 數值推理

MatCha是一種專注於圖表理解和數學推理的視覺語言模型，通過聯合建模圖表與語言數據增強處理能力

MatCha是一個增強視覺語言模型處理圖表與語言數據能力的預訓練模型，在圖表問答任務上表現優異

MatCha是基於Pix2Struct架構的視覺語言模型，專門針對圖表理解和數值推理任務進行優化，在圖表問答任務中表現優異

該模型是TAPAS的小型版本，經過中間預訓練並在SQA數據集上微調，適用於對話場景下的表格問答任務。

TAPAS是一個基於Transformer的表格問答模型，通過自監督學習在維基百科表格數據上預訓練，並在WTQ等數據集上微調。

該模型是TAPAS的小型版本，專門針對WikiTable Questions數據集進行微調，用於表格問答任務。

該模型是TAPAS的大型版本，經過順序問答(SQA)任務的微調，適用於表格相關的問答場景。

該模型是基於TAPAS架構的中型表格問答模型，在WikiTable Questions數據集上微調，適用於表格數據問答任務。

TAPAS是基於BERT架構的表格問答模型，通過自監督方式在維基百科表格數據上預訓練，支持對錶格內容進行自然語言問答

TAPAS是基於BERT的Transformer模型，專為表格問答任務設計，通過自監督方式在維基百科英文表格數據上預訓練，支持弱監督表格解析。

TAPAS是一個針對表格問答任務優化的微型Transformer模型，通過中間預訓練和多數據集鏈式微調實現表格理解能力

TAPAS迷你模型是經過中間預訓練並在SQA數據集上微調的表格問答模型，採用相對位置嵌入技術。

該模型是基於TAPAS架構的迷你版本，專門針對WikiTable Questions (WTQ)數據集進行微調，用於表格問答任務。

基於BERT架構的表格理解模型，通過自監督方式在維基百科表格數據上預訓練，支持表格問答和陳述驗證任務

TAPAS是一種基於表格數據的問答模型，該微型版本在SQA數據集上微調，適用於對話場景下的表格問答任務。

基於Transformer架構的表格問答模型，通過自監督方式在英文維基百科表格及關聯文本上預訓練

TAPAS是基於Transformer架構的BERT類模型，專為處理表格數據及相關文本設計，通過自監督方式在維基百科表格數據上預訓練。

TAPAS是一種基於Transformer的表格問答模型，通過自監督方式在維基百科英文表格數據上預訓練，並在WikiSQL數據集上監督微調。

TAPAS是一種基於Transformer的表格問答模型，通過自監督方式在維基百科表格及關聯文本上預訓練，支持表格理解和問答任務。

基於BERT架構的表格問答模型，通過中間預訓練增強數值推理能力，在SQA數據集上微調完成

TAPAS是一種基於表格的問答模型，通過預訓練和微調處理表格數據的對話式問答任務。

TAPAS是基於Transformer架構的BERT類模型，專門用於處理表格數據及相關文本，通過自監督方式在海量英文維基百科表格及關聯文本上預訓練而成。

TAPAS是一種類似BERT的Transformer模型，專為表格問答任務設計，通過自監督方式在維基百科英文表格語料庫上進行預訓練，並在WikiSQL數據集上微調。