Tapas Tiny

🚀 TAPAS 微型模型

TAPAS 微型模型有 2 个版本可供使用。最新版本（也是默认版本）对应于原始 GitHub 仓库中的 tapas_inter_masklm_tiny_reset 检查点。该模型在 MLM 任务和作者所称的中间预训练步骤上进行了预训练，默认使用相对位置嵌入（即在表格的每个单元格处重置位置索引）。另一个（非默认）版本使用绝对位置嵌入，即 revision="no_reset"，对应于 tapas_inter_masklm_tiny。

需注意，发布 TAPAS 的团队并未为此模型编写模型卡片，此模型卡片由 Hugging Face 团队及贡献者编写。

🚀 快速开始

本模型有两个可用版本，默认版本对应 tapas_inter_masklm_tiny_reset 检查点，另一个非默认版本使用绝对位置嵌入，对应 tapas_inter_masklm_tiny。

✨ 主要特性

• 有两个版本可供使用，分别采用相对位置嵌入和绝对位置嵌入。
• 通过 MLM 和中间预训练学习英语表格及相关文本的内部表示。
• 可用于下游任务，如问答或序列分类。

📚 详细文档

模型描述

TAPAS 是一个类似 BERT 的 Transformer 模型，以自监督方式在来自维基百科的大量英语数据语料库上进行预训练。这意味着它仅在原始表格及相关文本上进行预训练，无需人工进行任何标注（因此可以使用大量公开可用的数据），并通过自动过程从这些文本中生成输入和标签。更准确地说，它通过两个目标进行预训练：

• 掩码语言模型（MLM）：给定一个（扁平化的）表格和相关上下文，模型随机掩码输入中 15% 的单词，然后将整个（部分掩码的）序列输入模型。模型随后需要预测被掩码的单词。这与通常逐个处理单词的传统循环神经网络（RNN）不同，也与像 GPT 这样在内部掩码未来标记的自回归模型不同。它允许模型学习表格和相关文本的双向表示。
• 中间预训练：为了鼓励在表格上进行数值推理，作者通过创建数百万个语法生成的训练示例的平衡数据集，对模型进行了额外的预训练。在此过程中，模型必须预测（分类）一个句子是否得到表格内容的支持或反驳。训练示例基于合成语句以及反事实语句创建。

通过这种方式，模型学习了表格和相关文本中使用的英语语言的内部表示，然后可用于提取对下游任务有用的特征，如下回答关于表格的问题，或确定一个句子是否得到表格内容的支持或反驳。微调是通过在预训练模型之上添加一个或多个分类头，然后在下游任务上与基础模型一起联合训练这些随机初始化的分类头来完成的。

预期用途与限制

你可以使用原始模型获取关于表格 - 问题对的隐藏表示，但它主要用于在下游任务（如问答或序列分类）上进行微调。请查看模型中心，以查找针对你感兴趣的任务进行微调的版本。

训练过程

预处理

文本先转换为小写，然后使用 WordPiece 进行分词，词汇表大小为 30,000。模型的输入形式如下：

[CLS] 句子 [SEP] 扁平化表格 [SEP]

预训练

模型在 32 个 Cloud TPU v3 核心上进行了 1,000,000 步的预训练，最大序列长度为 512，批次大小为 512。在这种设置下，仅在 MLM 上进行预训练大约需要 3 天。此外，模型还在第二个任务（表格蕴含）上进行了进一步的预训练。更多详细信息请参阅原始 TAPAS 论文和后续论文。

使用的优化器是 Adam，学习率为 5e-5，预热比例为 0.01。

BibTeX 引用和引用信息

@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}
}

📄 许可证

本模型使用的许可证为 Apache-2.0。