Büyük Tablo Modelleri, Yapılandırılmış Verilerde Büyük Dil Modellerini Geride Bırakıyor
Google/DeepMind
Feedzai
Mastercard
Amazon Web Services
Yeni bir yapay zeka türü olan büyük tablo modeli (LTM), büyük dil modellerinin (LLM) zorlandığı elektronik tablolar gibi yapılandırılmış verileri işlemek için ortaya çıkıyor. Girişim Fundamental, AWS tarafından benimsenen NEXUS'u piyasaya sürerken, Google ve diğerleri de rakip modeller çıkardı. LTM'ler tablo verilerini doğrudan modelleyerek, LLM'lerin sıralı sınırlamaları olmadan doğru tahminler yapılmasını sağlıyor.
ChatGPT, Claude ve Gemini gibi sohbet robotlarının arkasındaki büyük dil modelleri (LLM'ler) metin ve görüntülerde başarılı olsa da bankalar, pazarlama ajansları ve bilimsel araştırmalar için hayati öneme sahip elektronik tablolar gibi yapılandırılmış verileri analiz etmekte başarısız oluyor. Girişim Fundamental, 5 Şubat 2026'da 275 milyon dolar fonla gizlilikten çıktı ve tablo verileri için özel olarak tasarlanmış büyük bir tablo modeli (LTM) olan NEXUS'u piyasaya sürdü. Dizileri modelleyen LLM'lerin aksine LTM'ler sayısal değerleri, anlamlarını ve ilişkilerini birlikte öğrenerek sütun sırasından bağımsız deterministik tahminler sağlar. NEXUS, ortaklıklar, halka açık veri kümeleri ve artırma yoluyla milyarlarca tablo üzerinde önceden eğitildi, ancak müşteri verileri üzerinde eğitilmedi—gizli bir bilgi işlem platformunda çalışıyor. Haziran ayında Amazon Web Services, NEXUS'u Amazon SageMaker'a entegre etti. Rakipler arasında Feedzai, Mastercard ve TabFM ile Google bulunuyor. Araştırmacılar ayrıca FlexTab, TabICL ve iLTM'yi yayınladı. Uzmanlar, otomatik veri analizinin baskın hale geleceğini ve LTM'ler ile LLM'lerin insan beyninin yarım küreleri gibi birbirini tamamlayacağını öngörüyor.
Kaynak: IEEE Spectrum AI —
orijinal