SAP brengt AI-model voor tabeldata naar AI Core
SAP heeft TabPFN-3.5 Plus beschikbaar gemaakt in SAP AI Core. Het model van dochterbedrijf Prior Labs maakt voorspellingen op basis van gestructureerde bedrijfsdata, zonder dat gebruikers voor iedere dataset een afzonderlijk model hoeven te trainen. SAP kondigde de beschikbaarheid eerder deze week aan.
Het model is bedoeld voor toepassingen zoals het voorspellen van cashflow, betalingsachterstanden en klantverloop. Ook noemt SAP het beoordelen van leveranciersrisico’s en het herkennen van verkoopkansen. De basis hiervoor is data in tabellen, zoals die wordt opgeslagen in bedrijfsapplicaties.
TabPFN-3.5 Plus behoort tot de zogeheten tabular foundation models. Deze modellen zijn specifiek ontwikkeld voor voorspellingen met gestructureerde data. Daarmee richten ze zich op andere taken dan taalmodellen, die vooral worden ingezet voor het verwerken en genereren van tekst.
Voorspellen met tabeldata
TabPFN-3.5 gebruikt in-context learning: het model krijgt voorbeelden uit de dataset mee als context voor zijn voorspellingen. Volgens SAP kunnen klanten zo gelabelde bedrijfsdata gebruiken zonder daarvoor een apart trainings- of afstemmingstraject te doorlopen. Het gaat dus om een vooraf ontwikkeld model dat op nieuwe datasets wordt toegepast.
Volgens de leverancier kan het model omgaan met ontbrekende waarden, verschillende datatypen en inconsistente velden. Ook ondersteunt het kolommen met duizenden verschillende waarden, zoals productcodes en klantidentificaties. Dit moet de hoeveelheid handmatige datavoorbereiding beperken.
Prior Labs meldt dat de Plus-variant extra verwerking toevoegt voor datasets waarin tekst een belangrijke rol speelt. Voorbeelden zijn tabellen met productomschrijvingen, klantbeoordelingen of interne notities. Die informatie kan daarmee worden betrokken bij voorspellingen op basis van de overige tabelgegevens.
Beschikbaarheid en prestaties
Naast toegang via SAP AI Core biedt Prior Labs de nieuwe modelfamilie aan via zijn eigen API. De varianten Plus en Thinking zijn ook beschikbaar op AWS SageMaker. Thinking is gericht op situaties waarin voorspelkwaliteit zwaarder weegt dan de benodigde rekenkracht. Een afzonderlijke Fast-variant, bedoeld voor toepassingen met korte responstijden, heeft nog alfastatus.
Prior Labs rapporteert verbeteringen op de benchmarks TabArena en BeyondArena. Die laatste bevat onder meer datasets met tijdsafhankelijkheid, groepen en veel tekst. De gerapporteerde prestaties gelden voor de onderzochte datasets en testinstellingen.
SAP rondde de overname van Prior Labs in juli af. Het bedrijf blijft zelfstandig opereren. SAP heeft eerder aangekondigd meer dan een miljard euro te willen investeren in de verdere ontwikkeling van het AI-lab voor gestructureerde data.
Bron: SAP
