TabFM 1.0.0 (PyTorch)

Kumo Tabular

AI 모델

NVIDIA의 사전 훈련된 표 형식 기초 모델로, 분류 및 회귀 작업을 위해 설계되었습니다. 구조화된 데이터를 사용하여 클래스 확률을 예측하는 고급 기능을 제공하여 데이터 과학자와 분석가에게 유용한 도구입니다.Kumo Tabular은 NVIDIA의 사전 훈련된 표 형식 기초 모델로, 분류 및 회귀 작업을 위해 설계되었습니다. 구조화된 데이터를 사용하여 클래스 확률을 예측하는 고급 기능을 제공하여 데이터 과학자와 분석가에게 유용한 도구입니다.

SAINT

AI GitHub 저장소

이 저장소는 테이블 데이터에 대한 향상된 신경망을 위해 설계된 SAINT 모델의 공식 PyTorch 구현을 제공합니다. 성능 향상을 위해 행 주의 메커니즘과 대조 사전 학습 기법을 활용합니다. 이 코드는 회귀, 이진 및 다중 클래스 분류 작업을 지원하며 테이블 데이터 문제에 대한 강력한 솔루션을 제공합니다.

Deep Learning Models for Tabular Data

AI GitHub 저장소

이 GitHub 저장소는 NeurIPS 2021 논문 'Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data'의 공식 구현을 제공합니다. 표 형식(tabular) 데이터를 위한 딥러닝 아키텍처를 탐구하며, MLP 계열 모델이 강력한 베이스라인임을 보이고 Transformer 아키텍처를…

TabNet

AI GitHub 저장소

PyTorch TabNet은 표 형식 데이터 학습을 위한 주의 집중적이고 해석 가능한 접근 방식을 제공하는 TabNet 논문의 PyTorch 구현입니다. 준지도 사전 학습 및 실시간 데이터 증강과 같은 기능을 통해 분류, 회귀 및 다중 작업 학습을 지원합니다. 이 라이브러리는 사용 편의성과 프로덕션 준비성을 위해…

XLM-RoBERTa Base

AI 모델

100개 언어에 걸쳐 2.5TB의 데이터로 사전 훈련된 다국어 모델입니다. 시퀀스 분류 및 토큰 분류와 같은 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하여 다양한 자연어 처리 애플리케이션에 유용한 도구입니다.XLM-RoBERTa는 100개 언어에 걸쳐 2.5TB의 데이터로 사전 훈련된 다국어 모델입니다. 시퀀스 분류 및 토큰 분류와 같은 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하여 다양한 자연어 처리 애플리케이션에 유용한 도구입니다.

Mistral-7B-v0.1

AI 모델

70억 개의 매개변수를 가진 사전 훈련된 생성 텍스트 모델로, 오픈 소스를 통해 인공지능을 발전시키기 위해 설계되었습니다. 다양한 벤치마크에서 Llama 2 13B를 능가하여 자연어 처리 작업을 위한 강력한 도구입니다.Mistral-7B-v0.1은 70억 개의 매개변수를 가진 사전 훈련된 생성 텍스트 모델로, 오픈 소스를 통해 인공지능을 발전시키기 위해 설계되었습니다. 다양한 벤치마크에서 Llama 2 13B를 능가하여 자연어 처리 작업을 위한 강력한 도구입니다.

Longformer Base 4096

AI 모델

긴 문서를 처리하도록 설계된 트랜스포머 모델입니다. RoBERTa를 기반으로 하며 최대 4,096 토큰의 확장된 시퀀스에 대해 사전 학습되었습니다. 이 모델은 슬라이딩 윈도우와 글로벌 어텐션을 결합한 하이브리드 어텐션 메커니즘을 사용하여 효율적인 긴 문서 이해 및 작업별 표현…Longformer Base 4096은 긴 문서를 처리하도록 설계된 트랜스포머 모델입니다. RoBERTa를 기반으로 하며 최대 4,096 토큰의 확장된 시퀀스에 대해 사전 학습되었습니다. 이 모델은 슬라이딩 윈도우와 글로벌 어텐션을 결합한 하이브리드 어텐션 메커니즘을 사용하여 효율적인 긴 문서 이해 및 작업별 표현…

Qwen1.5-110B 모델

AI 모델

상당한 성능 향상, 다국어 지원 및 안정적인 32K 컨텍스트 길이를 제공하는 변환기 기반 언어 모델입니다. 고급 AI 애플리케이션에 적합합니다.Qwen1.5-110B는 상당한 성능 향상, 다국어 지원 및 안정적인 32K 컨텍스트 길이를 제공하는 변환기 기반 언어 모델입니다. 고급 AI 애플리케이션에 적합합니다.