PriorLabs/TabPFN

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摘要

PriorLabs 推出了 TabPFN，这是一种专为表格数据设计的基座模型。

⚡ TabPFN：表格数据基座模型 ⚡

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TabPFN-3 是一个新的表格数据基础模型，在合成数据上预训练，可扩展到 100 万训练行，同时减少训练和推理时间，在表格预测、时间序列和关系数据上实现了最先进的性能。

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TabPFN-3，一款预训练的表格基础模型已发布。该模型在单个GPU上支持高达100万行数据，推理速度提升10倍至1000倍，在基准测试中对比经典机器学习方法胜率高达93%。

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本文介绍了GOTabPFN，一种结合了图引导排序与局部精炼（GO-LR）及神经启发子单元压缩（NSC）的方法，使得小型表格基础模型能够在无需重新训练大型骨干网络的情况下，有效进行高维低样本量预测。

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本文研究了基于预训练先验数据拟合网络的表格基础模型是否能够泛化到个体在部署后修改特征的策略性表格数据。提出了策略性先验数据拟合网络（SPN），这是一个无需重新训练即可将PFN预测与操纵后分布对齐的推理时框架。

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TabPFN-MT 将 PFN 扩展到表格数据的多任务上下文学习，在小到中等规模数据集上取得了最先进的结果，同时将推理成本从 O(T) 次前向传播降低到 O(1) 次。