NVIDIA Kumo Tabular ने टैबुलर पूर्वानुमान के लिए एक नई सटीकता-दक्षता सीमा स्थापित की है
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NVIDIA ने Kumo Tabular जारी किया है, जो एक ओपन फाउंडेशन मॉडल है और टेबुलर डेटा की भविष्यवाणी के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो बिना ट्रेनिंग या फीचर इंजीनियरिंग के काम करता है। यह ट्रान्सफ़ॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर इन-कंटेक्स्ट लर्निंग का उपयोग करके नई पंक्तियों के लिए लेबल्स की भविष्यवाणी करता है और क्लासिफिकेशन तथा रीग्रेशन दोनों कार्यों को सपोर्ट करता है। मॉडल को स्ट्रक्चरल कैजुअल मॉडल्स द्वारा उत्पन्न कृत्रिम टेबल्स पर प्रीट्रेन किया गया था, जिससे इसमें गायब मानों और आउटलायर्स जैसी विभिन्न डेटा अखंडता की समस्याओं को संभालने की क्षमता है। यह 28 मिलियन से 215 मिलियन पैरामीटर तक तीन अलग-अलग साइज़ में उपलब्ध है और NVIDIA के ओपन-सोर्स स्ट्रक्चर्ड-डेटा-मॉडल्स लाइब्रेरी के माध्यम से चलता है। प्रदर्शन मूल्यांकन दिखाते हैं कि Kumo Tabular TabArena, BeyondArena, TALENT और ScoringBench सहित प्रमुख बेंचमार्क्स पर पहले स्थान पर है। विशेष रूप से, यह LimiX-2 जैसे प्रतिस्पर्धी मॉडलों की तुलना में काफी तेज़ चलते हुए भी एक््यूरेसी-एफिशिएंसी पैरेटो फ्रंट पर एक नया स्टेट-ऑफ़-द-आर्ट स्थापित करता है। हालांकि वर्तमान में यह केवल संख्यात्मक और श्रेणीबद्ध कॉलम तक सीमित है, फिर भी विशेष ध्यान तंत्रों के माध्यम से यह जटिल टेबल संरचनाओं का मजबूती से प्रबंधन करता है। OpenMDW-1.1 लाइसेंस के तहत जारी, यह डेवलपर्स को उच्च-प्रदर्शन वाले टेबुलर AI क्षमताओं तक तत्काल पहुंच प्रदान करता है।
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