NVIDIA выпустила Kumo Tabular, новое семейство табличных базовых моделей, которые предсказывают новые строки за один прямой проход без необходимости обучения или настройки гиперпараметров. Модели доступны в размерах Small, Medium и Large, с количеством параметров от примерно 28M до 215M.

  • Веса лицензированы по OpenMDW-1.1, что разрешает коммерческое использование, в отличие от конкурентов, таких как TabPFN-3 и LimiX-2.
  • Модели работают через открытую библиотеку структурированных данных NVIDIA (SDM) на аппаратном обеспечении GPU.
  • Предобучение использовало синтетические таблицы, сгенерированные из Структурных Каузальных Моделей, для обработки неупорядоченных реальных паттернов, таких как пропущенные значения.
  • NVIDIA сообщает о первом месте на TabArena с Эло 1950, а модель Large занимает первое место на ScoringBench.
  • Сообщается, что вывод в 17 раз быстрее, чем у LimiX-2 на одном RTX 6000 Pro при сохранении точности.

Выпуск предоставляет коммерчески жизнеспособную высокопроизводительную альтернативу для задач табличных данных, устраняющую необходимость в традиционной инженерии признаков и обучении моделей.