KumoRFM: Um Modelo de Fundação Relacional para Revolucionar Previsões em Bancos de Dados Relacionais
O KumoRFM é um revolucionário Modelo de Fundação Relacional (RFM) capaz de fazer previsões precisas em bancos de dados relacionais em uma ampla gama de tarefas preditivas sem exigir nenhum treinamento específico de dados ou tarefas. Ele consegue isso transformando bancos de dados em grafos temporais e heterogêneos, empregando um esquema de codificação invariante de tabela e um Transformador de Grafo Relacional para raciocinar sobre dados multimodais entre tabelas. No benchmark RelBench, o KumoRFM supera as abordagens tradicionais de engenharia de recursos e aprendizado profundo supervisionado de ponta a ponta em 2% a 8% em média, com melhorias adicionais de 10% a 30% após o ajuste fino. Mais importante, o KumoRFM é ordens de magnitude mais rápido do que as abordagens convencionais de treinamento supervisionado, oferecendo uma solução de código zero para previsões em tempo real.
