TAPAS模型为WikiTable问题提供精准问答解决方案
TAPAS模型经过在WikiTable Questions数据集上的精细调优,提供多种版本以满足不同需求。利用相对和绝对位置嵌入选择,在表格问答任务中表现优异。模型通过掩码语言模型和中间预训练增强数值推理能力,并通过添加单元选择头和聚合头微调SQA、WikiSQL和WTQ数据集以提升问答性能。
tapas-tiny-finetuned-wtq
是一个基于 WikiTable Questions (WTQ) 微调的 TAPAS 微模型,该模型独特地结合了创新的表格问答功能。
该模型有两个版本。默认版本是 tapas_wtq_wikisql_sqa_inter_masklm_tiny_reset
,此版本结合了相对位置嵌入,即在每个表格单元格处重置位置索引。另一个版本是 no_reset
,它使用绝对位置嵌入。
Tapas 模型本质上是一种类似于 BERT 的转化器模型,在大规模的英文数据集上以自监督的方式预训练。它不需要人为标注,而是通过自动化过程生成输入和标签,进行两种预训练目标:
此模型主要用于针对表格的问题回答。用户可以通过 HuggingFace 平台上的文档获取相关使用代码示例。
在训练过程中,文本会先被小写处理,并以 WordPiece 和大小为 30,000 的词汇表进行标记化。输入模型的格式为 [CLS] 问题 [SEP] 扁平化的表格 [SEP]
。
模型微调使用 32 个 Cloud TPU v3 核心运行 50,000 步,每次处理 512 长度的序列,批量大小为 512。该过程大约需要十小时。优化器使用 Adam,学习率为 1.93581e-5,热身比率为 0.128960。微调还引入了偏移量,使模型只选择同列单元格,这在 TapasConfig
的 select_one_column
参数中得到体现。
模型在不同设置下表现略有差异,具有重置功能的 TINY
版本在开发集上的准确率为 0.1039,而不重置版本为 0.0823。尽管它们的准确率较低,但在轻量级模型中,仍显示了其模型潜力。
模型与其训练方法在多篇科学论文中被详细描述,包括 2020 年由 Jonathan Herzig 等人发表的研究 Tapas 弱监督表格解析的工作,以及 Julian Martin Eisenschlos 等人关于表格中间预训练的研究。
通过理解和利用 tapas-tiny-finetuned-wtq
,研究人员和开发者能够更好地进行表格数据的处理和问答任务的实现。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识
AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款 强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号