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TAPAS基础模型在WikiTable Questions数据集上的微调版本

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该项目是TAPAS基础模型在WikiTable Questions (WTQ)数据集上的微调版本。模型采用相对位置嵌入,经过掩码语言建模和中间预训练后,通过SQA、WikiSQL和WTQ数据集进行链式微调。在WTQ开发集上,模型达到46.38%的准确率。项目提供两个版本:默认的相对位置嵌入版本和可选的绝对位置嵌入版本,可用于表格相关的问答任务。

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介绍相关项目
bert-large-cased-whole-word-masking-finetuned-squad - 全词掩码BERT大型模型在SQuAD数据集上优化的问答系统
BERTGithubHuggingface开源项目微调模型自然语言处理问答系统预训练模型
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bert-large-finetuned-squad2 - BERT大规模问答模型的SQuAD2.0优化实现
BERTGithubHuggingfaceSQuAD2.0开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统
bert-large-finetuned-squad2基于BERT大规模模型架构，通过SQuAD2.0数据集微调优化，实现了79.7%的F1评分。该模型支持transformers库快速部署，可识别问题是否有答案并提供准确回答。模型采用384序列长度和优化学习参数，在问答任务中展现稳定性能。
roberta-base-chinese-extractive-qa - 中文提取式问答模型简介与使用指南
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目提问回答普希金模型腾讯云训练数据
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DistilBERTGithubHuggingfaceSQuAD开源项目模型知识蒸馏自然语言处理问答系统
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vilt-b32-finetuned-vqa - ViLT：基于Transformer的无卷积视觉语言问答模型
GithubHuggingfaceViLTVision-and-Language Transformer图像处理开源项目模型自然语言处理视觉问答
vilt-b32-finetuned-vqa是一个在VQAv2数据集上微调的视觉问答模型，基于ViLT架构。该模型无需卷积或区域监督，可高效处理图像和文本的多模态任务。通过PyTorch，开发者能轻松实现视觉问答功能，只需输入图像和问题即可。这一模型为视觉语言理解领域的研究和应用提供了有力支持。
roberta-base-squad2 - 使用SQuAD 2.0数据集微调的RoBERTa英文抽取式问答模型
GithubHaystackHuggingfaceRoBERTaSQuAD开源项目模型自然语言处理问答系统
roberta-base-squad2是一个基于RoBERTa模型，在SQuAD 2.0数据集上微调的英文抽取式问答模型。它在SQuAD 2.0验证集上达到79.87%的精确匹配率和82.91%的F1分数。此模型能处理包括无答案问题在内的多种问答任务，适合构建高效问答系统。开发者可通过Haystack或Transformers库便捷地集成该模型进行问答应用开发。
Tabular-LLM - 表格智能数据集的收集与LLM模型优化
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此项目利用Alpaca-CoT平台，集合和整理多种表格智能任务的数据集，并对现有的大型语言模型进行微调，以提升其对表格数据的理解和处理能力。主要涵盖表格问答和表格-文本生成等任务。项目提供开源训练代码和格式统一的表格数据，并开放训练模型，助力研究者复现及优化表格智能任务。
HRPolicyQandA - 使用定制训练的GPT-2模型提升问答系统的响应能力
GPT-2GithubHuggingfacePyTorch人力资源政策开源项目模型模型微调问答系统
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