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TabPFNv2
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表格基础模型在分布变化下表现下降
一项新研究评估了九种表格基础模型（TFMs）在各种预训练策略和架构下的分布外（OOD）性能。研究发现，所有经过测试的TFMs在分布变化下都出现了性能下降，下降程度因变化类型而异。研究还强调了可扩展性差距，因为高性能模型需要大量的计算资源。
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CRUMB 通过上下文批处理提高 PFN 推理效率
研究人员开发了 CRUMB，这是一种新颖的推理包装器，旨在提高先验拟合网络 (PFN) 的效率。PFN 是强大的表格基础模型，可以执行上下文学习，但其自注意力机制会导致大型数据集的计算成本高昂的推理。CRUMB 通过聚类测试查询、使用 MMD 最小化选择分布匹配的训练子集，然后在这些缩减的批次上执行推理来解决这个问题。该方法与架构无关，在 TabArena 基准测试上显示出优于现有上下文选择策略的性能，并且对协变量漂移具有鲁棒性。