論文の概要: TabTune: A Unified Library for Inference and Fine-Tuning Tabular Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02802v2
• Date: Wed, 05 Nov 2025 17:36:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 13:56:26.201103
• Title: TabTune: A Unified Library for Inference and Fine-Tuning Tabular Foundation Models
• Title（参考訳）: TabTune: 推論と微調整のための統一ライブラリ
• Authors: Aditya Tanna, Pratinav Seth, Mohamed Bouadi, Utsav Avaiya, Vinay Kumar Sankarapu,
• Abstract要約: タブラル基礎モデルは、構造化データ学習における成長するパラダイムを表している。 単一インタフェースで表層基礎モデルの完全なワークフローを標準化する統合ライブラリであるTabTuneを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6210754412846318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tabular foundation models represent a growing paradigm in structured data learning, extending the benefits of large-scale pretraining to tabular domains. However, their adoption remains limited due to heterogeneous preprocessing pipelines, fragmented APIs, inconsistent fine-tuning procedures, and the absence of standardized evaluation for deployment-oriented metrics such as calibration and fairness. We present TabTune, a unified library that standardizes the complete workflow for tabular foundation models through a single interface. TabTune provides consistent access to seven state-of-the-art models supporting multiple adaptation strategies, including zero-shot inference, meta-learning, supervised fine-tuning (SFT), and parameter-efficient fine-tuning (PEFT). The framework automates model-aware preprocessing, manages architectural heterogeneity internally, and integrates evaluation modules for performance, calibration, and fairness. Designed for extensibility and reproducibility, TabTune enables consistent benchmarking of adaptation strategies of tabular foundation models.
• Abstract（参考訳）: タブラル基礎モデルは構造化データ学習における成長パラダイムを表しており、大規模事前学習の恩恵を表ドメインに広げている。 しかし、不均一な前処理パイプライン、断片化されたAPI、一貫性のない微調整手順、キャリブレーションやフェアネスといったデプロイメント指向のメトリクスに対する標準化された評価がないため、採用は依然として限られている。 単一インタフェースで表層基礎モデルの完全なワークフローを標準化する統合ライブラリであるTabTuneを提示する。 TabTuneは、ゼロショット推論、メタラーニング、教師付き微調整(SFT)、パラメータ効率の良い微調整(PEFT)など、複数の適応戦略をサポートする7つの最先端モデルに一貫したアクセスを提供する。 このフレームワークは、モデル対応の事前処理を自動化し、内部でアーキテクチャの不均一性を管理し、パフォーマンス、キャリブレーション、公正性の評価モジュールを統合する。 TabTuneは拡張性と再現性のために設計されており、表層基礎モデルの適応戦略の一貫したベンチマークを可能にする。

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