Berlin / Fribourg / NYC · SUR SITE · Temps plein · Rôles multiples · priorlabs
À propos de ce rôle
Laboratoires antérieurs | Berlin / Fribourg / New York | SUR PLACE | Temps plein | Rôles multiples | priorlabs.ai L'apprentissage profond a transformé le texte et les images, mais a pour la plupart sauté des tableaux, même s'ils sont à l'origine de la plupart des essais cliniques, des modèles financiers et des expériences scientifiques. La raison est structurelle : pas de séquence naturelle, pas de structure spatiale, pas de vocabulaire partagé entre les ensembles de données, de sorte que les architectures et les lois d'échelle derrière les LLM ne sont pas transférées. Nous construisons l'approche du modèle de base pour les données tabulaires. Nous avons commencé avec TabPFN. v2 a été publiée dans Nature et a établi un nouvel état de l'art sur
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