Google、表形式データ向け基盤モデルTabFMを発表：ゼロショット学習を実現

Google Researchが、表形式データの分類と回帰に特化した新しい基盤モデル「TabFM」を発表しました。このモデルは文脈内学習（ICL）アプローチを採用し、データセット全体を統一されたプロンプトとして扱うことで、推論時に列と行の関係を解釈し、ハイパーパラメータ調整や特徴量エンジニアリングを不要にします。TabFMは、TabPFNやTabICLなどのアーキテクチャの強みを、テーブルの二次元かつ順序のない性質を扱うための新しいハイブリッド設計に統合しています。構造的因果モデル（SCM）を用いて生成された数億の合成データセットのみで学習され、未見の実世界データに対しても優れた汎化性能を発揮します。TabArenaベンチマークで38の分類データセットと13の回帰データセットを評価した結果、XGBoostのような徹底的にチューニングされた教師ありアルゴリズムを一貫して上回りました。TabFMはGoogle BigQueryに統合され、ユーザーはシンプルなAI.PREDICT SQLコマンドで高度な回帰と分類を実行できるようになります。