प्रायर लैब्स ने TabPFN-3.5 जारी किया, जो एक टैबुलर फाउंडेशन मॉडल है जो डेटासेट-विशिष्ट प्रशिक्षण या ट्यूनिंग के बिना एकल फॉरवर्ड पास में तालिका पर भविष्यवाणी करता है। मॉडल 2015 ओटो ग्रुप प्रोडक्ट क्लासिफिकेशन चैलेंज के प्राइवेट लीडरबोर्ड पर 0.375 स्कोर प्राप्त करता है, जिसमें गिल्बर्टो टिटेरिज़ और स्टानिसलाव सेमेनोव द्वारा हासिल किए गए मूल विजेता स्कोर 0.382 को हराया गया।
- TabPFN-3.5 सात टैबुलर बेंचमार्क्स में पहले स्थान पर है: TabArena, BeyondArena, STRABLE, MulTaBench, RelArena-α, TALENT, और ScoringBench।
- बेस मॉडल 220M पैरामीटर तक बढ़ गया है, जिसमें एक चौड़ा इन-कंटैक्स्ट ट्रांसफ़ॉर्मर (1024 आयाम) है और सेल एनकोडिंग के लिए सीखे गए फूरियर फीचर्स और ECDF रैंक्स का उपयोग करता है।
- एकल मल्टीटास्क चेकपॉइंट अब क्लासिफिकेशन और रिग्रेशन दोनों को कवर करता है, जिससे क्वांटाइल ट्रांसफॉर्म्स, रोबस्ट स्केलिंग और SVD फीचर्स की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
- मॉडल 6,000 अनुशंसित फीचर्स (20,000 समर्थित) के साथ 1M पंक्तियों तक का समर्थन करता है और RTX PRO 6000 GPU पर लगभग एक मिनट में चलता है।
- इस फैमिली में TabPFN-3.5-Fast (84M पैरामीटर), TabPFN-3.5-Plus (टेक्स्ट हैंडलिंग के साथ API/एंटरप्राइज़), और TabPFN-3.5-Thinking (अतिरिक्त इनफ़रेंस कंप्यूट) शामिल हैं।
रिसर्च, इवैलुएशन और कैगल के लिए ओपन वेट्स प्रदान किए गए हैं, जबकि उत्पादन उपयोग के लिए प्रायर लैब्स की API या एक वाणिज्यिक लाइसेंस की आवश्यकता होती है।