该模型基于tapas-base架构，针对表格输入进行了预训练优化，增强了推理能力，适用于问答类任务。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专注于处理表格数据的问答任务，通过预训练优化提升了在复杂表格结构中的推理能力。
模型特点
表格数据优化
专门针对表格结构数据进行预训练优化，能够更好地理解表格中的关系和上下文。
增强推理能力
通过特定预训练方法增强了模型在问答任务中的逻辑推理能力。
问答任务专用
专门设计用于处理基于表格的问答任务，在相关领域表现优异。
模型能力
表格数据理解
表格问答
跨单元格推理
表格关系解析
使用案例
商业智能
财务报表分析
自动回答关于财务报表数据的复杂问题
快速准确地提取财务指标和趋势分析
科学研究
实验数据分析
从实验数据表格中提取关键发现和统计结果
提高研究效率，减少人工数据查询时间
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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