TableGPT2-7B
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Tablegpt2 7B
紹介 :
TableGPT2-7Bは浙江大学が開発した大規模デコーダーモデルで、データ集約型タスク、特に表データの解釈と分析に特化しています。Qwen2.5アーキテクチャをベースとし、継続的プリトレーニング(CPT)と教師ありファインチューニング(SFT)によって最適化されており、複雑な表クエリやビジネスインテリジェンス(BI)アプリケーションに対応できます。日本語クエリに対応しており、構造化データを効率的に処理する必要がある企業や研究機関に適しています。現在、無料でオープンソースとして公開されていますが、将来的にはより専門的なバージョンが提供される可能性があります。
ターゲットユーザー :
TableGPT2-7Bは、大量の表データを処理する必要がある企業、データアナリスト、ビジネスインテリジェンス担当者、研究者などに適しています。表データの迅速な理解と分析、コード生成、複雑な質問への回答を支援し、作業効率と意思決定の質を向上させます。
総訪問数: 26.1M
最も高い割合の地域: US(17.94%)
ウェブサイト閲覧数 : 45.5K
使用シナリオ
TableGPT2-7Bを使用して売上データ表を分析し、売上トレンドレポートを迅速に生成する。
モデルを使用してSQLクエリコードを生成し、データベースから特定のデータを取得する。
ビジネスインテリジェンスプラットフォームにTableGPT2-7Bを統合し、データの自動解釈と視覚化を実現する。
製品特徴
表データとテキスト入力に対応し、テキスト形式で最適化された出力を提供します。コーディング、データ分析、BIに関する質問応答に適しています。
継続的プリトレーニング(CPT)と教師ありファインチューニング(SFT)により、複雑なクエリと表の理解能力が向上しています。
多様な表データソース(マルチモーダルデータやBI固有の例を含む)に対応し、モデルの汎化能力を高めています。
迅速な開始コード例を提供し、ユーザーが既存のワークフローに簡単に統合できるようにしています。
vLLMを使用してモデルをデプロイし、OpenAIのChat APIに似たインターフェースを提供します。
使用チュートリアル
1. transformersやpandasなどの必要なライブラリをインストールします。
2. pandasを使用して表データを読み込み、モデルがサポートする形式に変換します。
3. TableGPT2-7Bモデルと対応するtokenizerをロードします。
4. 表の情報とユーザーの質問を含むプロンプトテンプレートを作成します。
5. モデルを使用して回答またはコードを生成し、必要に応じて後処理を行います。
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