구글, 재학습 번거로움 없앤 표 분석 AI '탭FM' 오픈소스 공개

AI 요약

구글은 29일(현지시간) 표 형식 데이터 분석을 위한 파운데이션 모델 탭FM(TabFM)을 허깅페이스와 깃허브에 오픈소스로 공개했으며, 별도의 데이터셋 학습이나 복잡한 설정 없이 분류와 회귀 예측을 수행한다고 밝혔습니다. 탭FM은 TabPFN과 TabICL의 장점을 결합한 하이브리드 아키텍처로 행·열을 번갈아 살펴보는 어텐션, 행 압축, 인컨텍스트 학습(ICL)을 핵심 기술로 사용하고 수억개의 합성 데이터셋(SCM 기반)으로 사전학습해 탭아레나(TabArena) 벤치마크(분류 38개·회귀 13개, 샘플 700~15만)에서 기존 최적화된 지도학습 기반 모델보다 우수한 성능을 기록했다고 구글은 설명했습니다. 구글은 탭FM을 빅쿼리(BigQuery)에 통합해 앞으로 몇 주 안에 사용자가 SQL 명령어 AI.PREDICT만으로 회귀·분류 작업을 수행할 수 있게 할 계획이라고 밝혔습니다.