Характеристики

Контекст: 32 токена
Параметры: 8 192
Архитектура: tapas · dense

Ссылки

Hugging Face

tiny-tapas-random-wtq

lysandre

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Миниатюрный TAPAS-чекпойнт для экспериментов с ответами на вопросы по таблицам.

4 671скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 дек 2020

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

lysandre/tiny-tapas-random-wtq — небольшая модель архитектуры TAPAS, опубликованная пользователем lysandre на Hugging Face. Она предназначена для ответов на вопросы по структурированным таблицам; карточка Hugging Face указывает задачу table-question-answering и загрузку через Transformers как AutoModelForTableQuestionAnswering. Имя репозитория указывает на вариант WTQ со случайными весами, поэтому модель следует рассматривать как тестовый или демонстрационный чекпойнт, а не как обученную для надёжных ответов систему. Метаданные указывают 8,2 тыс. параметров и контекст 32 токена. В карточке нет сведений о лицензии или поддерживаемых естественных языках.

Сценарии применения

Проверка загрузки TAPAS для табличного вопросно-ответного пайплайна
Тестирование интеграции table-question-answering в Transformers
Демонстрация вызова модели для вопросов по таблицам

Ограничения

Случайные веса означают, что модель не предназначена для надёжного решения пользовательских вопросов; малый размер и контекст в 32 токена существенно ограничивают её возможности.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

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: 82ff80f