NVIDIA(엔비디아) Kumo Relational, 학습 없이도 지도학습 ML 능가하는 관계형 파운데이션 모델 공개

요약

NVIDIA는 별도의 학습이나 데이터 전처리 없이 기업 데이터베이스에서 직접 예측을 수행하는 사전 학습된 관계형 파운데이션 모델 'NVIDIA Kumo Relational'을 공개했다. 이 모델은 예측 쿼리를 입력받으면 최대 10,000개의 과거 사례를 맥락으로 활용해 이탈, 수요, 사기 등을 단일 포워드 패스로 예측한다. 15개 데이터베이스의 41개 태스크에서 기존 지도 학습 및 전문가가 설계한 그래디언트 부스팅 트리 파이프라인보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 SAP SALT 엔터프라이즈 벤치마크에서는 AutoGluon 앙상블보다 MRR 기준 8% 더 높은 정확도를 기록했다. 5000억 개 이상의 행을 가진 대규모 데이터베이스로 확장이 가능하며, NVIDIA의 오픈소스 'structured-data-models' 라이브러리나 NVIDIA NIM 형태로 이용할 수 있다. 이 모델은 정형 데이터 분야에서도 기존의 태스크별 전용 모델 중심 개발 방식을 파운데이션 모델 중심으로 전환하는 계기가 될 것으로 전망된다.

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