表格基础模型怎么推理？nanoTabPFN 架构拆解笔记
pandeyparul · x · 2026-10-06
Parul Pandey 精读 nanoTabPFN 论文与代码后的架构笔记，解释表格基础模型（TFM）与传统 ML 的根本区别：
- fit() vs predict()：传统 ML 在 fit() 时从训练数据学参数、耗时长；TFM 权重预训练后冻结，训练集变成上下文（context），待预测行变成查询（query），计算集中在 predict()。
- predict() 流程：上下文与查询拼接后预处理编码，依次通过多层 transformer block——每层含 feature attention（让行内特征交互）和 datapoint attention（让查询利用训练行信息），再经 MLP 变换。
- 最后由独立的 decoder MLP 把查询的最终表示转为预测结果。
作者认为这一思路也适用于其他表格基础模型，并将继续分享学习进展。
所属事件:nanoTabPFN 架构拆解：表格基础模型为何 fit 几乎即时(2 条相关)→
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