TableGPT2: мультимодальная модель для интеграции табличных данных

Общее введение

TableGPT2 - это мультимодальная модель, разработанная командой из Чжэцзянского университета и ориентированная на интеграцию и обработку табличных данных. Модель прошла предварительное обучение и тонкую настройку, чтобы хорошо справляться с задачами, связанными с табличными данными, сохраняя при этом сильные возможности языка общего назначения и кодирования. Инновационность TableGPT2 заключается в ее уникальном табличном кодере, который способен решать общие проблемы в реальных приложениях, такие как нечеткие запросы, отсутствующие имена столбцов и нестандартные таблицы.

Список функций

• Обработка табличных данных: Способность эффективно обрабатывать и анализировать структурированные табличные данные.
• мультимодальная интеграция: Сочетание текстовых и табличных данных для обеспечения более полных аналитических возможностей.
• Расширенная обработка запросов: Обработка сложных запросов, поддержка нечетких запросов и отсутствующих данных.
• Приложения для бизнес-аналитики: Применяется в различных сценариях бизнес-анализа для обеспечения точного анализа данных и поддержки принятия решений.
• открытый исходный код (вычислительная техника): Открытый исходный код и подробная документация предоставляются для легкой интеграции и вторичной разработки.

Использование помощи

Установка и настройка

1. Установка зависимостей: Убедитесь, что установлена последняя версия библиотеки трансформаторов.

   pip install transformers>=4.37.0
   

2. Модели для погрузки: Используйте следующий код для загрузки модели TableGPT2.

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

Пример использования

1. Чтение данных таблицы: Используйте pandas для чтения CSV-файлов.

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

2. Создание запросов: Постройте запрос и создайте ответ.

   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)
   

Дополнительные возможности

1. Обработка нечетких запросов: TableGPT2 может обрабатывать неполные или нечеткие запросы и предоставлять точные результаты.
2. Обработка недостающих данныхМодель интеллектуально заполняет недостающие столбцы данных для обеспечения целостности данных.
3. Нестандартная обработка формы: TableGPT2 может эффективно разбирать и обрабатывать таблицы, даже если они неправильно отформатированы.

Приложения для бизнес-аналитики

1. анализ данных: С помощью TableGPT2 пользователи могут быстро анализировать большие объемы табличных данных для получения ценной информации о бизнесе.
2. Поддержка принятия решенийМодели обеспечивают точные результаты анализа данных, которые помогают предприятиям принимать обоснованные решения.
3. Автоматизированное создание отчетов: С помощью TableGPT2 пользователи могут автоматически генерировать подробные бизнес-отчеты, экономя время и трудозатраты.

Открытый исходный код и поддержка сообщества

1. открытый исходный код: Код TableGPT2 находится с открытым исходным кодом на GitHub, и пользователи могут свободно скачивать и использовать его.
2. Поддержка общества: Сообщество Hugging Face предоставляет множество ресурсов и поддержку, а пользователи могут общаться и получать помощь на форумах.