Large Tabular Models Outperform LLMs on Structured Data
Google/DeepMind
Feedzai
Mastercard
Amazon Web Services
Startup Fundamental emerged from stealth mode with its tabular model NEXUS, securing $275 million in funding. The model is already used by Amazon Web Services, while Google and other companies are developing their own Large Tabular Models (LTMs) for analyzing tabular data, a task where LLMs struggle.
बड़े भाषा मॉडल (Large Language Models - LLM), जो जनरेटिव चैटबॉट की नींव हैं, संरचित सारणीबद्ध डेटा का विश्लेषण करने में विफल हो रहे हैं - यह डेटा का वह प्रारूप है जो व्यवसाय के लिए सबसे महत्वपूर्ण है। स्टार्टअप फंडामेंटल ने एक नया एआई मॉडल विकसित किया है - एक बड़ा सारणीबद्ध मॉडल (Large Table Model - LTM) जिसका नाम NEXUS है, जो विशेष रूप से तालिकाओं के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। LLM के विपरीत, NEXUS सारणीबद्ध डेटा की संरचना को सीधे मॉडल करता है, न केवल संख्यात्मक मानों को बल्कि उनके अर्थ और संबंधों के संदर्भ को भी संसाधित करता है। मॉडल को अरबों तालिकाओं पर पूर्व-प्रशिक्षित किया गया है और यह क्लाइंट डेटा का उपयोग नहीं करता है। अमेज़न वेब सर्विसेज (Amazon Web Services - AWS) ने NEXUS को Amazon SageMaker में एकीकृत किया है। इसके अलावा प्रतिस्पर्धी भी सामने आए हैं: गूगल ने TabFM मॉडल लॉन्च किया है, जबकि Feedzai और Mastercard ने वित्तीय क्षेत्र के लिए अपने स्वयं के LTM जारी किए हैं। शोधकर्ताओं ने FlexTab, TabICL और iLTM मॉडल प्रस्तुत किए हैं। विशेषज्ञों के अनुसार, भविष्य स्वचालित डेटा विश्लेषण में निहित है, जिसे LLM और LTM के संयोजन द्वारा किया जा सकता है।
स्रोत: IEEE Spectrum AI —
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