1つの表は1000語に値する
何を学べるのか？
テーブルは現代のデータストレージの基盤を成し、リレーショナルデータベースからエンタープライズシステムまで、あらゆるものを支えています。しかし、その普及にもかかわらず、私たちはその可能性の表面をほとんどなぞったにすぎません。ディープラーニングはテキストや画像を処理する能力に革命をもたらしましたが、表形式データへの影響は驚くほど限定的でした。このギャップは現在、マルチモーダルモデリングにおける画期的な研究、特にTableGPT2モデルのようなイノベーションによって埋められつつあります。本講演では、これらの新しいマルチモーダル基盤モデルが表形式データを理解するようにどのように訓練されているのかを探り、組織のデータ資産に眠る価値を引き出すための実践的な方法を紹介します。
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Stefan Webb
Developer Advocate, Zilliz
Stefan Webb is a Developer Advocate at Zilliz, where he advocates for the open-source vector database, Milvus. Prior to this, he spent three years in industry as an Applied ML Researcher at Twitter and Meta, collaborating with product teams to tackle their most complex challenges. Stefan holds a PhD from the University of Oxford and has published papers at prestigious machine learning conferences such as NeurIPS, ICLR, and ICML. He is passionate about generative AI and is eager to leverage his deep technical expertise to contribute to the open-source community.