TabFM 论文提出用于表格数据的 400M 参数零样本基础模型

TabFM 是一个 400M 参数表格基础模型，将监督式表格预测表述为上下文学习，并在单次前向传播中生成校准的零样本预测，无需特定任务调优。该模型完全用结构因果模型生成的合成表训练，在 TabArena 的 51 个基准数据集上，零样本 TabFM 在默认表格基础模型中排名第一，并超过调优后的 AutoML 流程。