NVIDIA ने Kumo Tabular जारी किया है, जो तालिका वर्गीकरण और रिग्रेशन के लिए एक खुला फाउंडेशन मॉडल है जो प्रशिक्षण या फीचर इंजीनियरिंग की आवश्यकता के बिना इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग के माध्यम से संचालित होता है। स्ट्रक्चरल काज़ुअल मॉडल्स द्वारा उत्पन्न कृत्रिम डेटा पर ही प्रीट्रेन किया गया, इस मॉडल को 28M से 215M पैरामीटर तक के तीन आकारों में उपलब्ध कराया गया है।
- Kumo Tabular TabArena, BeyondArena, TALENT और ScoringBench बेंचमार्क पर पहले स्थान पर है, जिसने सटीकता-दक्षता पैरेटो फ्रंट पर एक नई राज्य की स्थापना की है।
- आर्किटेक्चर तालिकाओं को प्रोसेस करने के लिए कॉलम, रो और इन-कॉन्टेक्स्ट एटेंशन का उपयोग करता है, जिससे एकल फॉरवर्ड पास में नई पंक्तियों के लिए पूर्वानुमान संभव होता है।
- यह व्यावसायिक उपयोग के लिए OpenMDW-1.1 लाइसेंस के तहत NVIDIA के ओपन-सोर्स स्ट्रक्चर्ड-डेटा-मॉडल्स लाइब्रेरी के माध्यम से संचालित होता है।
इस रिलीज ने ग्रेडिएंट-बूस्टेड ट्रीज़ के लिए उद्यमों को एक शून्य-शॉट विकल्प प्रदान किया है, जिससे हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और वैलिडेशन की पारंपरिक जीवनचक्र के बिना लेबल वाली तालिकाओं पर तुरंत पूर्वानुमान संभव होता है।