Google выпустила TabFM — модель, которая меняет всё наше представление о машинном обучении

Описание: Google только что выпустила TabFM — самую мощную базовую модель, когда-либо созданную Google для табличных данных. Она превосходит тщательно настроенный XGBoost в режиме нулевого обучения, без обучения, без запуска графического процессора и без предварительной обработки признаков. Я создал полноценный пользовательский интерфейс, чтобы показать вам, как именно она работает «под капотом» — внимание к строкам и столбцам, сжатие строк и трансформер контекстного обучения — и что это на самом деле значит для специалистов по обработке данных, инженеров и руководителей бизнеса.

🔗 Ссылки и ресурсы:

Анонс TabFM (Google Research):
https://research.google/blog/introduc...

Код TabFM (GitHub):
https://github.com/google-research/tabfm

Весы модели TabFM (Hugging Face):
https://huggingface.co/google/tabfm-1...

Статья об обучении в контексте, с которой все началось (GPT-3, 2020):
https://arxiv.org/abs/2005.14165

⏱️ Разделы:
0:00 Введение
0:23 Старое правило машинного обучения
0:43 Что меняет TabFM
0:55 Стоимость традиционного машинного обучения
1:51 TabFM в Действие
2:54 Под капотом: как работает TabFM
5:15 TabFM в разных отраслях
6:06 Шесть строк кода
6:27 Что это на самом деле значит

Примечание: Исходный код TabFM — Apache-2.0, но веса модели распространяются под
некоммерческой лицензией. Отлично подходит для обучения и оценки — не для выпуска
коммерческого продукта сегодня.

Все мнения являются моими собственными и не принадлежат моему работодателю.

#TabFM #XGBoost #GoogleAI #МашинноеОбучение #ТабуляционныеДанные #ОбучениеВКонтексте
#НаукаОДанные #ОсновныеМодели #ОбъяснениеИИ #ИнженерМЛ