NVIDIA ha lanzado Kumo Tabular, una nueva familia de modelos base tabulares que predicen nuevas filas en un solo pase hacia adelante sin requerir entrenamiento ni ajuste de hiperparámetros. Los modelos están disponibles en tamaños Pequeño, Mediano y Grande, que van desde aproximadamente 28M hasta 215M parámetros.

  • Los pesos tienen licencia bajo OpenMDW-1.1, permitiendo uso comercial, a diferencia de competidores como TabPFN-3 y LimiX-2.
  • Los modelos se ejecutan a través de la biblioteca open-source structured-data-models (SDM) de NVIDIA en hardware GPU.
  • El preentrenamiento utilizó tablas sintéticas generadas a partir de Modelos Causales Estructurales para manejar patrones del mundo real desordenados como valores faltantes.
  • NVIDIA reporta el primer lugar en TabArena con un Elo de 1950, y el modelo Grande ocupa el primer puesto en ScoringBench.
  • Se informa que la inferencia es 17x más rápida que LimiX-2 en una sola RTX 6000 Pro mientras mantiene la precisión.

El lanzamiento proporciona una alternativa comercialmente viable y de alto rendimiento para tareas de datos tabulares que elimina la necesidad de ingeniería de características tradicional y entrenamiento de modelos.