TableGPT2: 표 형식 데이터 통합을 위한 멀티모달 모델

일반 소개

TableGPT2는 저장대학교 연구팀이 개발한 멀티모달 모델로, 표 형식 데이터의 통합과 처리에 중점을 두고 있습니다. 이 모델은 강력한 범용 언어 및 코딩 기능을 유지하면서 표 형식 데이터 관련 작업을 잘 수행할 수 있도록 사전 학습 및 미세 조정되었으며, TableGPT2의 혁신은 퍼지 쿼리, 열 이름 누락, 불규칙한 테이블과 같은 실제 애플리케이션에서 흔히 발생하는 문제를 처리할 수 있는 고유한 표 형식 인코더에 있습니다.

기능 목록

• 표 형식 데이터 처리구조화된 표 형식의 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다.
• 멀티모달 통합텍스트와 표 형식의 데이터를 결합하여 보다 포괄적인 분석 기능을 제공합니다.
• 고급 쿼리 처리복잡한 쿼리를 처리하고 퍼지 쿼리 및 누락된 데이터를 지원합니다.
• 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션다양한 비즈니스 인텔리전스 시나리오에 적용하여 정확한 데이터 분석 및 의사 결정 지원을 제공하세요.
• 오픈 소스(컴퓨팅)간편한 통합 및 2차 개발을 위해 오픈 소스 코드와 자세한 문서가 제공됩니다.

도움말 사용

설치 및 구성

1. 종속성 설치최신 버전의 트랜스포머 라이브러리가 설치되어 있는지 확인합니다.

   pip install transformers>=4.37.0
   

2. 모델 로드다음 코드를 사용하여 TableGPT2 모델을 로드합니다.

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

사용 예

1. 테이블 데이터 읽기판다를 사용하여 CSV 파일을 읽습니다.

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

2. 쿼리 생성: 쿼리를 작성하고 응답을 생성합니다.

   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)
   

고급 기능

1. 퍼지 쿼리 처리하기TableGPT2는 불완전하거나 모호한 쿼리를 처리하고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.
2. 누락된 데이터 처리데이터 무결성을 보장하기 위해 누락된 데이터 열을 지능적으로 채우는 모델입니다.
3. 불규칙한 양식 처리TableGPT2는 테이블의 형식이 올바르지 않더라도 효과적으로 구문 분석하고 처리할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 애플리케이션

1. 데이터 분석TableGPT2를 사용하면 대량의 표 형식 데이터를 빠르게 분석하여 가치 있는 비즈니스 인사이트를 생성할 수 있습니다.
2. 의사 결정 지원모델은 정확한 데이터 분석 결과를 제공하여 기업이 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
3. 자동화된 보고서 생성TableGPT2를 사용하면 상세한 비즈니스 보고서를 자동으로 생성하여 시간과 인력을 절약할 수 있습니다.

오픈 소스 및 커뮤니티 지원

1. 오픈 소스TableGPT2의 코드는 GitHub에서 오픈 소스로 제공되며 사용자는 무료로 다운로드하여 사용할 수 있습니다.
2. 커뮤니티 지원허깅 페이스 커뮤니티는 풍부한 리소스와 지원을 제공하며, 사용자는 포럼에서 소통하고 도움을 받을 수 있습니다.