Google представляет TabFM: фундаментальная модель для табличных данных с нулевым обучением
Google/DeepMind
Исследовательское подразделение Google представило TabFM — фундаментальную модель для табличных данных, которая использует внутриконтекстное обучение (in-context learning) с нулевым количеством примеров (zero-shot) для выполнения классификации и регрессии без ручного обучения или проектирования признаков. Модель полностью обучается на сотнях миллионов синтетических наборов данных, сгенерированных с помощью структурных каузальных моделей, и превосходит традиционные алгоритмы, такие как XGBoost, на бенчмарке TabArena. TabFM будет интегрирована в Google BigQuery, что позволит пользователям выполнять прогнозы с помощью простой SQL-команды.
Google Research представила TabFM — новую фундаментальную модель, предназначенную специально для задач классификации и регрессии табличных данных. Модель использует подход обучения в контексте (in-context learning, ICL), рассматривая весь набор данных как единый промпт для интерпретации взаимосвязей между столбцами и строками на этапе вывода, что устраняет необходимость в настройке
Показать ещё ↓
Источник: Google Research —
оригинал