NVIDIA는 학습이나 하이퍼파라미터 튜닝 없이 단일 순전파로 새로운 행을 예측하는 새로운 계열의 테이블 기반 모델인 Kumo Tabular를 출시했습니다. 이 모델들은 Small, Medium, Large 크기로 제공되며, 약 28M에서 215M 파라미터 범위를 가집니다.

  • 가중치는 TabPFN-3 및 LimiX-2와 같은 경쟁사들과 달리 상업적 사용을 허용하는 OpenMDW-1.1 라이선스 하에 제공됩니다.
  • 모델들은 NVIDIA의 오픈 소스 구조화 데이터 모델 라이브러리인 SDM을 통해 GPU 하드웨어에서 실행됩니다.
  • 전역 학습은 누락된 값과 같은 실제 세계의 복잡한 패턴을 처리하기 위해 구조적 인과 모델에서 생성된 합성 테이블을 활용했습니다.
  • NVIDIA는 TabArena에서 Elo 1950으로 1위를 차지했으며, Large 모델은 ScoringBench에서 1위에 랭크되었습니다.
  • 단일 RTX 6000 Pro에서 정확도를 유지하면서 추론 속도가 LimiX-2보다 17배 빠릅니다.

이 출시는 전통적인 피처 엔지니어링과 모델 학습의 필요성을 제거하는 테이블 데이터 작업을 위한 상업적으로 실행 가능한 고성능 대안을 제공합니다.