EXAONE Tabular 1.0 : Technical Report
LG AI Research · arXiv · 2026 · 검증 완료 검증 완료복수의 신뢰 가능한 출처로 검증되었습니다.
데이터셋별 경사 업데이트 없이 문맥학습으로 분류와 회귀를 수행하는 소형 표형 파운데이션 모델 계열을 제안한다. 합성 구조적 인과 모델 사전분포만으로 사전학습하고 각 층에서 특성 축과 항목 축 어텐션을 교차 적용하며, 20.81M 파라미터 분류 모델을 포함한 계열의 성능과 추론 효율을 공개 벤치마크에서 평가한다.
- arXiv
- 2608.25774
- 원문
- https://arxiv.org/abs/2608.25774
관련 항목
출처 및 검증
- [paper] https://arxiv.org/abs/2608.25774
- [github] https://github.com/LGAI-Research/EXAONE-Tabular
- [model-card] https://huggingface.co/LG-AI-Research/EXAONE-Tabular
마지막 검증일: 2026-09-01