Google TabFM: model AI przewiduje dane tabelaryczne bez trenowania od zera

Google Research przedstawiło TabFM – model fundamentalny, który traktuje przewidywanie na danych tabelarycznych jako zadanie uczenia się w kontekście (in-context learning). Dzięki temu generuje prognozy dla nowego zestawu danych w jednym przejściu, bez oddzielnego trenowania od zera dla każdego datasetu. Dla deweloperów oznacza to skrócenie czasu wdrożenia z tygodni do jednego wywołania API.