Grote Tabulaire Modellen Presteren Beter dan LLM's op Gestructureerde Gegevens

Grote taalmodellen (Large Language Models, LLM's) die ten grondslag liggen aan generatieve chatbots, presteren slecht bij het analyseren van gestructureerde tabelgegevens – het belangrijkste dataformaat voor bedrijven. De startup Fundamental heeft een nieuw AI-model ontwikkeld – een groot tabelmodel (Large Table Model, LTM) genaamd NEXUS – dat speciaal is ontworpen voor het werken met tabellen. In tegenstelling tot LLM's modelleert NEXUS de structuur van tabelgegevens direct, waarbij het niet alleen numerieke waarden verwerkt, maar ook de context van hun betekenis en onderlinge verbanden. Het model is voorgetraind op miljarden tabellen en maakt geen gebruik van klantgegevens. Amazon Web Services heeft NEXUS geïntegreerd in Amazon SageMaker. Ook zijn er concurrenten verschenen: Google lanceerde het model TabFM en Feedzai en Mastercard brachten eigen LTM's uit voor de financiële sector. Onderzoekers presenteerden de modellen FlexTab, TabICL en iLTM. Volgens experts ligt de toekomst in geautomatiseerde gegevensanalyse, die door combinaties van LLM's en LTM's kan worden uitgevoerd.