KumoRFM: 관계형 데이터베이스 예측을 혁신하는 Relational Foundation Model

KumoRFM은 데이터나 작업에 특화된 학습 없이도 광범위한 예측 작업에서 관계형 데이터베이스에 대한 정확한 예측을 수행할 수 있는 획기적인 관계형 기초 모델(RFM)입니다. 데이터베이스를 시간적이고 이종적인 그래프로 변환하고, 테이블 불변 인코딩 방식과 관계형 그래프 변환기를 사용하여 테이블 간의 다중 모드 데이터 추론을 수행합니다. RelBench 벤치마크에서 KumoRFM은 기존의 특징 엔지니어링 및 엔드투엔드 지도 학습 방식을 평균 2~8% 상회하며, 미세 조정 후에는 10~30% 더 향상됩니다. 가장 중요한 것은 KumoRFM이 지도 학습에 의존하는 기존 방식보다 훨씬 빠르며, 실시간 예측을 위한 제로 코드 솔루션을 제공한다는 점입니다.