Характеристики

Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: tydra · dense
Библиотека: pytorch
Опубликована: 8 окт 2026

Ссылки

TabPFN-Tydra-4HT

Классификация таблицTable → label

Гибридная модель Hydra–Transformer для классификации табличных данных с in-context learning без дообучения на целевом наборе.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

TabPFN-Tydra-4HT — гибридная модель для классификации табличных данных, созданная на основе TabPFN. Архитектура чередует четыре слоя Hydra и четыре слоя Transformer; модель содержит 15 999 700 параметров и использует представление размерности 512. Она обучена на полностью синтетических данных и применяет in-context learning, поэтому дообучение на целевом наборе данных не требуется.

Модель предназначена для классификации таблиц с числом признаков до 100 и числом классов до 10. Указанная библиотека — PyTorch, веса размещены в формате safetensors. В README сказано, что пакет для инференса Tydra и совместимая со scikit-learn обёртка ещё разрабатываются. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия использования не приведены.

Сценарии применения

классификация строк в небольших табличных наборах данных
предсказание класса по структурированным признакам
классификация таблиц без дообучения на целевом наборе
эксперименты с in-context learning для табличных данных

Ограничения

Ограничена таблицами с максимум 100 признаками и 10 классами. Пакет для инференса и совместимая со scikit-learn обёртка ещё находятся в разработке.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TabPFN-Tydra-4HT

Built with TabPFN.

TabPFN-Tydra-4HT is a hybrid Transformer–State Space Model for in-context tabular classification. It alternates four Hydra and four Transformer layers.

Model Details

Architecture: [Hydra, Transformer] × 4
Parameters: 15,999,700
Representation size: 512
Maximum features: 100
Maximum classes: 10
Training data: fully synthetic
Fine-tuning on the target dataset: not required
Paper: Tydra: An Efficient Hybrid Model for Tabular Data

Usage

A tested Tydra inference package and scikit-learn-compatible wrapper are currently under development.

This repository currently provides the model weights and configuration for archival and reproducibility. Tydra uses a custom PyTorch architecture and cannot yet be loaded directly using transformers.pipeline().

Public inference instructions will be added after the wrapper has been released and validated in a clean environment.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

Табличные модели пока не поддерживаются.

Ревизия весов: 6fca130