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Google Research présente TabFM, un modèle de fondation tabulaire de 400 millions de paramètres
1 sourcemis à jour 30 sept.pertinence 3,1 sur5
L’essentiel
Entraîné uniquement sur des tables synthétiques, TabFM prédit en zero-shot en une seule passe. Sur les 51 jeux de TabArena, il se classe premier des modèles de fondation tabulaires par défaut et dépasse des pipelines AutoML réglés.
Propagation1 article, publié par HF Daily Papers le 30 sept..
Les sources
1 article
HF Daily PapersCommunauté : fiche de la sourceSource primaire
Hugging FaceWeihao Kong, Erez Louidor Ilan, Shuxin Nie et al.huggingface.co
TabFM: A Zero-Shot Foundation Model for Tabular Data (site externe)
We present TabFM, a 400M-parameter tabular foundation model that formulates supervised tabular prediction as in-context learning.
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