TabPFNとTabICL、チューニング済みXGBoostに14戦全勝——学習しないモデルが表形式データで勝利

TabPFN and TabICL vs. tuned XGBoost: the model that doesn't train won 14/14

表形式の基盤モデルは、新しいテーブルに一切学習せず、文脈としてデータを受け取るだけで予測を返す。著者は14のデータセットでTabPFN、TabICL、チューニング済みXGBoostを同一条件で比較。結果、基盤モデルが14戦全勝し、ハイパーパラメータ探索なしでチューニング済みブースティングを上回った。予測時間は1秒未満から数秒で、従来の何時間もの探索を不要にする可能性を示す。