NVIDIA го претстави Kumo Tabular, отворен модел за вештачка интелигенција наменет за табеларни податоци. Станува збор за податоците што компаниите ги чуваат во табели и бази на податоци, од листи со клиенти и трансакции до кредитни барања, односно за најчестиот вид податоци во бизнисот.
Моделот од табела со познати примери предвидува вредности за нови редови. На пример, може да процени кој клиент веројатно ќе ја откаже претплатата или колкава ќе биде некоја продажба. Според NVIDIA, тоа го прави во едно поминување, „без тренирање, без подесување и без рачна подготовка на податоците“.
Токму ова е главната разлика во однос на досегашниот пристап, каде за секоја ваква задача се тренира посебен модел, најчесто со алгоритми како XGBoost. Kumo Tabular функционира слично на јазичните модели: во барањето ги добива редовите со познати одговори, а потоа ги пополнува оние што недостасуваат.
Моделот е трениран исклучиво на синтетички табели, генерирани од програми што симулираат причинско-последични врски меѓу податоците. Доаѓа во три големини, од 28 до 215 милиони параметри, што е многу помалку од големите јазични модели, а достапен е на Hugging Face со лиценца што дозволува и комерцијална употреба.
Вакви модели, познати како „tabular foundation models“, не се нова идеја. Германската компанија Prior Labs, која SAP во мај објави дека ја купува, веќе го нуди TabPFN, а францускиот институт Inria го разви TabICL, па и NVIDIA наведува дека архитектурата се потпира на нивните решенија.
Според NVIDIA, Kumo Tabular е прв на неколку тест-листи, меѓу кои и TabArena, каде работи 17 пати побрзо од LimiX-2, досегашниот лидер, мерено на една графичка картичка RTX 6000 Pro. Сепак, резултатите ги измерил самиот тим на NVIDIA, а одржувачите на TabArena сè уште го тестираат моделот и не ги објавиле своите мерења.
Компанијата наведува и ограничувања. Моделот работи само со бројки и категории, па текстот, сликите и датумите прво мора да се претворат во соодветни колони. Дополнително, точноста може да опадне кај табели многу поголеми од оние на кои е трениран, односно до 60.000 редови и 100 колони, како и кога новите редови значително се разликуваат од примерите во табелата.
Kumo AI е калифорниски стартап што го основаа Вања Јосифовски, поранешен технички директор во Pinterest и во Airbnb Homes, словенечкиот професор на Stanford Јуре Лесковец и Хема Рагхаван. Во јуни Fortune објави дека NVIDIA ја купила компанијата, а според The Information вредноста е над 400 милиони долари. NVIDIA не го коментираше договорот.
