KumoRFM: Un Modelo Fundacional Relacional para Revolucionar las Predicciones en Bases de Datos Relacionales
KumoRFM es un revolucionario Modelo Fundacional Relacional (RFM) capaz de realizar predicciones precisas en bases de datos relacionales en una amplia gama de tareas predictivas sin necesidad de ningún entrenamiento específico de datos o tareas. Lo logra transformando las bases de datos en grafos temporales y heterogéneos, empleando un esquema de codificación invariante de tabla y un Transformador de Grafo Relacional para razonar sobre datos multimodales entre tablas. En el benchmark RelBench, KumoRFM supera los enfoques tradicionales de ingeniería de características y aprendizaje profundo supervisado de extremo a extremo en un 2% a 8% de media, con mejoras adicionales del 10% al 30% después del ajuste fino. Más importante aún, KumoRFM es órdenes de magnitud más rápido que los enfoques convencionales de entrenamiento supervisado, ofreciendo una solución de código cero para predicciones en tiempo real.