O rodzinie
TabICL to rodzina modeli fundacyjnych dla danych tabelarycznych rozwijana przez zespół Soda w Inrii. Modele wykorzystują in-context learning: dane treningowe podawane są jako kontekst, a predykcja powstaje w pojedynczym przebiegu przez wytrenowany transformer. TabICLv1 (ICML 2025, arXiv 2502.05564) obsługuje klasyfikację i skaluje się do 500 000 próbek. TabICLv2 (ICML 2026, arXiv 2602.11139) dodaje regresję, poprawia dokładność i pozostaje state-of-the-art na benchmarkach TabArena i TALENT. Cała rodzina jest instalowalna przez pip, zgodna ze scikit-learn i wydana na otwartej licencji BSD 3-Clause.
