TabFM：テーブルデータ向けの次世代ゼロショット基盤モデルが登場

TabFMは、テーブル形式のデータセットに対して優れたパフォーマンスを発揮するゼロショット学習型の基盤モデルです。事前学習済みモデルとして、特定のタスクに特化した微調整を必要とせず、未知のテーブルデータに対しても高い汎用性を発揮します。

SAPによるPrior Labsの買収の後にGoogleがこれを出してきたのは興味深いね。

一方ではすごいなと思う。TabPFNは既に最先端（SOTA）だし、表形式データ（というかほとんどのデータがそうだけど）のベイズ予測を根本から揺るがしているからね。

でも他方で、自分だけかもしれないけど、この分野でこういうベンチマークの報告の仕方は納得できない。TabArenaはELOだけで改善の度合いを正しく測れないから複数の指標を使っているのに、それがここで表示されていないのは疑問だ。それにGitHubの検証結果セクションもひどい有様だし。

15万行ものデータ、どこに全部保存すればいいんだよ！？

今振り返ってみると、Prior LabsのSAPへのイグジットはこれ以上ない最高のタイミングだったね。