ใครที่ทำ churn ความเสี่ยงเครดิต หรือพยากรณ์ยอดจากตารางลูกค้า/ธุรกรรม รุ่นนี้อยากย่นวงจรที่เคยเริ่มจากศูนย์ทุกคำถาม — โหลดเวทแล้วส่งตารางเข้าไปได้เลยผ่านไลบรารี open-source ของบริษัท
สเปกตามประกาศ NVIDIA
- สามขนาด Small · Medium · Large ประมาณ 28 ล้านถึง 215 ล้านพารามิเตอร์
- เทรนล่วงหน้าบนตารางเทียมอย่างเดียว · สิทธิ์ OpenMDW-1.1 ใช้เชิงพาณิชย์ได้
- เวทบน Hugging Face ชื่อ nvidia/Kumo-Tabular · โค้ดที่ GitHub NVIDIA/structured-data-models
- รองรับคอลัมน์ตัวเลขกับหมวดหมู่ · จัดประเภทได้ถึง 10 คลาสต่อ forward pass (ไลบรารียืดด้วย ECOC)
- งานจัดประเภทกับรีเกรสชันแยกโมเดล · รันผ่านไลบรารี structured-data-models บน GPU
คะแนนที่บริษัทเคลม (ไม่ใช่การทดสอบอิสระของ linknu)
- อันดับหนึ่งบน TabArena · BeyondArena · TALENT · ScoringBench
- TabArena ELO 1950 และเร็วกว่า LimiX-2 ประมาณ 17 เท่า ภายใต้การทดสอบ RTX 6000 Pro แบบเดียวกัน
- BeyondArena ELO 1418 · Improvability 7.78%
ใช้ทำอะไรได้
- ทำนายแถวใหม่จากตารางที่มีป้ายกำกับ โดยไม่เทรนโมเดลต่องาน
- ทดแทนหรือเทียบคู่กับ gradient-boosted trees ในงานตารางองค์กร
- รันบนอินฟราของตัวเองด้วยเวทเปิดและไลบรารีของ NVIDIA
สรุป
ถ้างานหลักของคุณคือทำนายจากตารางตัวเลข/หมวดหมู่ และอยากลองโมเดลฐานที่โหลดฟรี — เริ่มจาก nvidia/Kumo-Tabular กับไลบรารี structured-data-models ตามบล็อก NVIDIA ได้เลย
แหล่ง: NVIDIA · 29 ก.ย. 2026