NVIDIA ha publicado Kumo Tabular en Hugging Face. El modelo predice etiquetas para nuevas filas directamente a partir de una tabla etiquetada, sin necesidad de entrenamiento ni de ingeniería de características. Está disponible en tres tamaños: Small (≈28 M de parámetros), Medium (≈71 M) y Large (≈215 M). En la clasificación de TabArena ocupa el primer puesto, con una puntuación Elo de 1950, y funciona aproximadamente un 17 % más rápido que el anterior líder, LimiX‑2, al evaluarlo en una sola GPU RTX 6000 Pro. Los mismos modelos también ocupan el primer puesto en BeyondArena, TALENT y ScoringBench.
Por qué importa
Permite a las empresas sustituir sus canalizaciones personalizadas para datos tabulares por un único modelo preentrenado, más preciso y rápido de ejecutar.
