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NVIDIA 推出 Kumo Relational，无需针对特定任务训练即可预测数据库数据

NVIDIA Kumo Relational Outperforms Supervised Machine Learning on Relational Data, No Training Required

谁
NVIDIA
引文
Today, we are introducing Kumo Relational ( paper , documentation ), a pre-trained foundation model that brings this paradigm to relational data.

发生了什么

NVIDIA 推出了 Kumo Relational，这是一款预训练基础模型，可直接从关系数据库进行预测，并将最多 10,000 个历史样例用作上下文，无需针对特定任务训练或进行特征工程。NVIDIA 报告称，在 15 个数据库上的 41 项任务中，该模型的表现优于监督学习方法；在 SAP SALT 上，其 MRR 比 AutoGluon 集成模型高出 8%。用户可通过开源的 structured-data-models 库或 NVIDIA NIM 使用该模型，也可选择进行微调。

推荐理由

这些基准测试对比为评估关系型上下文学习何时能够取代经过工程设计的预测流程提供了具体依据，而任务规模和关系结构界定了实际应用的限制。

这件事到目前为止

NVIDIA 推出了 Kumo Relational，这是一款可直接从关系型数据库进行预测的预训练模型，并通过其结构化数据模型库和 NVIDIA NIM 提供该模型。NVIDIA 表示，该模型可将多达 10,000 个历史样本用作上下文，无需针对特定任务进行训练或特征工程；也支持可选的微调。 NVIDIA 报告称，在 15 个数据库的 41 项任务中，Kumo Relational 的表现优于监督式方法；在 SAP SALT 上，其平均倒数排名（MRR）比 AutoGluon 集成模型高出 8%。该库的代码以 Apache 2.0 许可证发布，模型权重则采用 OpenMDW License Agreement（1.1 版）。

NVIDIA 英伟达推理能力数据与训练模型发布#模型发布#推理#数据/训练

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