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BigQuery ML
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Google推出TabFM用于表格数据；新研究探讨模型局限性
Google Research推出了TabFM，一个用于表格数据的零样本基础模型，该模型与BigQuery ML集成，以简化分类和回归任务。与需要大量手动调优的传统方法不同，TabFM使用上下文学习，在单次传递中从未见过的数据表中生成预测。同时，几篇研究论文探讨了表格基础模型的能力和局限性，其中一篇论文强调了关于规则约束数据的推理存在形式化障碍，另一篇论文则引入了一个基准来评估模型在标准独立同分布（IID）数据集之外的通用性。
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信用风险模型 0.71 AUC 分数引发调试争议
作者回忆了使用 BigQuery ML 训练的信用风险模型，最初 AUC 分数为 0.71，似乎表现不佳。尽管该分数具有统计学意义，但作者的直觉认为模型存在缺陷。这导致了一段调试和重新评估的时期，以理解模型性能指标与预期结果之间的差异。