TableGPT2 : Un modèle multimodal pour l'intégration de données tabulaires

Introduction générale

TableGPT2 est un modèle multimodal développé par une équipe de l'université de Zhejiang, qui se concentre sur l'intégration et le traitement des données tabulaires. L'innovation de TableGPT2 réside dans son codeur tabulaire unique, qui est capable de traiter des problèmes courants dans les applications réelles, tels que les requêtes floues, les noms de colonnes manquants et les tableaux irréguliers.

Liste des fonctions

• Traitement des données tabulairesCapacité à traiter et à analyser efficacement des données tabulaires structurées.
• l'intégration multimodaleLe système d'information de gestion (SIG) : Il combine des données textuelles et tabulaires pour fournir des capacités d'analyse plus complètes.
• Traitement avancé des requêtesLe système d'information sur la santé (SIS) permet de traiter des requêtes complexes, de prendre en charge les requêtes floues et de gérer les données manquantes.
• Applications de veille stratégiqueLes compétences en matière d'intelligence économique s'appliquent à une variété de scénarios d'intelligence économique afin de fournir une analyse précise des données et une aide à la prise de décision.
• open source (informatique)Le code source ouvert et la documentation détaillée sont fournis pour faciliter l'intégration et le développement secondaire.

Utiliser l'aide

Installation et configuration

1. Installation des dépendancesLa version la plus récente de la bibliothèque des transformateurs est installée.

   pip install transformers>=4.37.0
   

2. Modèles de chargementLe code suivant permet de charger le modèle TableGPT2.

   from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("tablegpt/TableGPT2-7B")
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tablegpt/TableGPT2-7B")
   

exemple d'utilisation

1. Lecture des données du tableauUtilisation de pandas pour lire des fichiers CSV.

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv("example.csv")
   

2. Générer des requêtes: Construire la requête et générer la réponse.

   query = "显示2023年销售数据"
   inputs = tokenizer(query, return_tensors="pt")
   outputs = model.generate(**inputs)
   response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
   print(response)
   

Fonctionnalités avancées

1. Traitement des requêtes flouesTableGPT2 est capable de traiter des requêtes incomplètes ou floues et de fournir des résultats précis.
2. Traitement des données manquantesLe modèle remplit intelligemment les colonnes de données manquantes afin de garantir l'intégrité des données.
3. Traitement irrégulier des formulairesTableGPT2 peut analyser et traiter efficacement les tableaux même s'ils ne sont pas formatés correctement.

Applications de veille stratégique

1. l'analyse des donnéesTableGPT2 permet aux utilisateurs d'analyser rapidement de grandes quantités de données tabulaires afin de générer des informations commerciales précieuses.
2. Aide à la décisionLes modèles fournissent des résultats d'analyse de données précis qui aident les entreprises à prendre des décisions éclairées.
3. Génération automatisée de rapportsAvec TableGPT2, les utilisateurs peuvent générer automatiquement des rapports commerciaux détaillés, ce qui leur permet d'économiser du temps et de la main-d'œuvre.

Source ouverte et soutien de la communauté

1. source ouverteLe code de TableGPT2 est open source sur GitHub et les utilisateurs sont libres de le télécharger et de l'utiliser.
2. Soutien communautaireLa communauté Hugging Face fournit une mine de ressources et de soutien, et les utilisateurs peuvent communiquer et obtenir de l'aide dans les forums.