/ Модель

Характеристики

Лицензия
BSD 3-Clause
Библиотека
tabicl
Опубликована
12 фев 2026

TabICL

Классификация таблицTable → label

TabICL — модель для классификации табличных данных.

0скачиваний за 30 дней20лайковвеса обновлены18 фев 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

TabICL — модель для классификации табличных данных, опубликованная пользователем jingang. Репозиторий содержит веса в формате PyTorch; исходный код доступен в проекте soda-inria/tabicl на GitHub, а для использования предлагается установить пакет tabicl.

Модель предназначена для решения задач классификации по строкам таблицы и может применяться для категоризации записей в типовых табличных сценариях. В карточке указана лицензия BSD 3-Clause. Подробности об архитектуре, размере модели, поддерживаемых языках и ограничениях в доступных материалах не приведены.

Сценарии применения

  • классификация строк в табличном датасете
  • категоризация записей по числовым и категориальным признакам
  • предсказание класса для новых строк таблицы

Ограничения

Доступные материалы не описывают качество модели, архитектуру и ограничения её применения.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TabICLv2: A better, faster, scalable, and open tabular foundation model

Installation

pip install tabicl

The source code is available at GitHub - soda-inria/tabicl.

Citation

If you use TabICL for research purposes, please cite our papers for TabICL and TabICLv2:

@inproceedings{qu2025tabicl,
  title={Tab{ICL}: {A} Tabular Foundation Model for In-Context Learning on Large Data},
  author={Qu, Jingang and Holzm{\"u}ller, David and Varoquaux, Ga{\"e}l and Le Morvan, Marine},
  booktitle={International Conference on Machine Learning},
  year={2025}
}

@article{qu2026tabiclv2,
  title={{TabICLv2}: {A} better, faster, scalable, and open tabular foundation model},
  author={Qu, Jingang and Holzm{\"u}ller, David and Varoquaux, Ga{\"e}l and Le Morvan, Marine},
  journal={arXiv preprint arXiv:2602.11139},
  year={2026}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · tabicl

Нельзя запустить

Табличные модели пока не поддерживаются.

Ревизия весов
4dcd344

0 моделей