구글의 TabFM 1.0.0 공개

고마워, 아주 좋은 설명이네.

근데 모델 자체가 학습된 데이터 외에는 추가 학습 데이터가 필요 없는 거 맞지?

설명에 '학습 예제를 컨텍스트로 전달한다'고 적혀 있네.

난 그냥 원본 표 데이터만 넣으면 되는 줄 알았는데. 그럼 여전히 80대 20으로 학습 데이터를 나눠야 한다는 거야?

그냥 네가 물어본 '학습 데이터 불필요' 관련해서 설명에 적힌 내용을 인용한 거야. 내 생각엔 학습 데이터가 두 종류인 것 같아. 하나는 구글이 TabFM 파운데이션 모델 자체를 학습시킬 때 쓴 데이터고, 다른 하나는 사용자가 새로운 분류나 회귀 모델을 만들려고 입력하는 학습 데이터 표지. 근데 이건 내가 직접 확인 안 하고 추측하는 거라...

회귀 모델을 모델링하는 모델이네. 이 모델의 컨텍스트는 이 모델이 모델링하고 있는 회귀 모델을 위한 "학습 데이터"인 셈임.