O rodzinie
TabPFN (Tabular Prior-data Fitted Network) to rodzina foundation models do danych tabelarycznych rozwijana przez Prior Labs. Wszystkie modele rodziny współdzielą architekturę transformerową wstępnie trenowaną na milionach syntetycznych zbiorów danych i wykonują predykcje w jednym przebiegu sieci (zero-shot in-context learning na całym zbiorze treningowym). Linia produktowa: oryginalny TabPFN (NeurIPS 2022), TabPFNv2 (Nature 2025, do 10K wierszy / 500 cech, open-weights), TabPFN-2.5 (do 50K wierszy / 2K cech), TabPFN-TS (zero-shot szeregi czasowe), TabPFN Enterprise (fine-tuning, real-time, large-scale).
