A NVIDIA lançou o Kumo Tabular, uma nova família de modelos de base tabulares que prevêem novas linhas em uma única passagem direta, sem exigir treinamento ou ajuste de hiperparâmetros. Os modelos estão disponíveis nos tamanhos Pequeno, Médio e Grande, variando de aproximadamente 28M a 215M parâmetros.

  • Os pesos são licenciados sob OpenMDW-1.1, permitindo uso comercial, ao contrário de concorrentes como TabPFN-3 e LimiX-2.
  • Os modelos rodam por meio da biblioteca open-source structured-data-models (SDM) da NVIDIA em hardware GPU.
  • O pré-treinamento utilizou tabelas sintéticas geradas a partir de Modelos Causais Estruturais para lidar com padrões do mundo real, como valores ausentes.
  • A NVIDIA reporta o primeiro lugar no TabArena com um Elo de 1950, e o modelo Grande ocupa o primeiro lugar no ScoringBench.
  • A inferência é relatada como sendo 17x mais rápida que a do LimiX-2 em uma única RTX 6000 Pro, mantendo a precisão.

O lançamento oferece uma alternativa comercialmente viável e de alto desempenho para tarefas de dados tabulares que elimina a necessidade de engenharia de recursos tradicional e treinamento de modelos.