/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
137 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
tapas · dense
Опубликована
5 июл 2022

tapas-based-tableqa-wikisql-lookup

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Модель TAPAS-base, дообученная на WikiSQL, отвечает на английские вопросы, извлекая значения из таблиц.

22скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены9 июл 2022

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

PrimeQA/tapas-based-tableqa-wikisql-lookup — модель на архитектуре TAPAS-base, разработанная PrimeQA и дообученная на запросах WikiSQL типа lookup. Она принимает таблицу и вопрос на естественном языке, затем извлекает ответ из таблицы; предназначена для табличного вопросно-ответного поиска, например для ответов на запросы к структурированным данным. Модель содержит 136,7 млн параметров, работает с английским языком и доступна в формате PyTorch; в метаданных указан контекст 1024 токена. Лицензия Apache-2.0. Возможны смещения, унаследованные от предварительного обучения TAPAS-base и набора WikiSQL.

Сценарии применения

  • поиск значения в таблице по вопросу на английском языке
  • ответы на запросы типа lookup к таблицам из WikiSQL
  • извлечение ячеек таблицы, соответствующих естественно-языковому запросу

Ограничения

Возможны смещения, связанные с предварительным обучением TAPAS-base и данными WikiSQL; специализация на запросах lookup может ограничивать работу с другими типами табличных вопросов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model description

This is an tapas-base model, trained on the lookup queries of wikisql dataset. It was trained to take tables and questions as input to extract answers from the table.

Overview

Language model: tapas-base
Language: English
Task: Table Question Answering
Data: WikiSQL

Intented use and limitations

One can use this model to predict answers for natural language queries given a table. Biases associated with pre-training of tapas-base and wikisql dataset may be present.

Usage

One can use this model directly in the PrimeQA framework as in this example notebook.

Citation

@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}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · question-answering

Нельзя запустить

Для архитектуры tapas нет загрузчика под задачу question-answering.

Класс архитектуры
TapasForQuestionAnswering
Ревизия весов
6fdf829

0 моделей