Google AI 推出 TabFM：用於零樣本分類和迴歸的混合注意力表格基礎模型

Google Research 釋出了 TabFM，一種專門為表格資料設計的基礎模型。它透過上下文學習實現零樣本分類和迴歸，無需針對每個資料集進行訓練、超引數調優或特徵工程。該模型結合了 TabPFN 的行/列注意力機制和 TabICL 的上下文學習方法，並在數百萬個合成資料集上訓練。在 TabArena 基準測試中，TabFM 的表現優於經過充分調優的 XGBoost 等傳統方法。