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TAPEX（大尺寸模型）

TAPEX由Qian Liu、Bei Chen、Jiaqi Guo、Morteza Ziyadi、Zeqi Lin、Weizhu Chen和Jian-Guang Lou在论文TAPEX: 通过神经SQL执行器学习实现表格预训练中提出。原始代码库可在此处找到。

模型描述

TAPEX（Table Pre-training via Execution）是一种概念简单且实证效果强大的预训练方法，旨在赋予现有模型表格推理能力。TAPEX通过在一个合成语料库上学习神经SQL执行器来实现表格预训练，该语料库通过自动合成可执行的SQL查询获得。

TAPEX基于BART架构，这是一种具有双向（类似BERT）编码器和自回归（类似GPT）解码器的Transformer编码器-解码器（seq2seq）模型。

预期用途

⚠️ 此模型检查点仅用于下游任务的微调，不能用于模拟神经SQL执行，即使用TAPEX在给定表格上执行SQL查询。能够神经执行SQL查询的模型位于此处。

之所以将两种意图的模型分开，是因为BART large存在一个已知问题，建议读者查看此评论了解更多细节。

如何进行微调

请在此处找到微调脚本。

BibTeX条目及引用信息

@inproceedings{
    liu2022tapex,
    title={{TAPEX}: Table Pre-training via Learning a Neural {SQL} Executor},
    author={Qian Liu and Bei Chen and Jiaqi Guo and Morteza Ziyadi and Zeqi Lin and Weizhu Chen and Jian-Guang Lou},
    booktitle={International Conference on Learning Representations},
    year={2022},
    url={https://openreview.net/forum?id=O50443AsCP}
}