NVIDIA выпустила Kumo — открытые модели для прогнозов по базам данных

NVIDIA выложила новую семью открытых моделей Kumo, которая строит прогнозы прямо по корпоративным базам данных. Вместе с ней вышли модели для белков, беспилотников и квантовых компьютеров. Анонс появился 21 октября, в день основного доклада Дженсена Хуанга на конференции GTC в Берлине. NVIDIA подаёт набор как основу «суверенного ИИ¹» Европы: организации дообучают модели на своих данных и разворачивают на инфраструктуре, которую контролируют сами.

Почему это важно: прогнозы по бизнес-данным — отток клиентов, спрос, мошенничество — обычно требуют отдельной модели и недель ручной подготовки данных под каждую задачу. Kumo предлагает вместо этого одну предобученную модель, которой новую задачу описывают запросом.

Предыстория: в начале июня The Information сообщила, что NVIDIA купила стартап Kumo AI минимум за 400 млн долларов. Его основатели, в том числе профессор Стэнфорда Юре Лесковец, перешли в NVIDIA.

Как это работает: пользователь пишет запрос на языке PQL, который придумали в Kumo AI: что и для кого должна предсказать главная модель семьи — Kumo Relational. Подробно её NVIDIA разобрала в блоге на Hugging Face.

• Модель сама собирает из истории базы до 10 000 примеров с известным исходом и по ним делает прогноз за один проход.
• Таблицы не нужно сводить в одну: модель учитывает связи между клиентами, заказами и товарами и время каждого события.
• Учили её только на синтетических базах данных: разнообразных настоящих баз в открытом доступе почти нет.
• Если нужна максимальная точность, модель можно дообучить на своих данных под конкретную задачу.

В цифрах: по замерам NVIDIA из того же блога:

• На 41 задаче из 15 баз данных Kumo Relational обошла лучшие модели, обученные под конкретную задачу, включая модели градиентного бустинга² на признаках, которые вручную подобрали эксперты.
• На корпоративном тесте SAP SALT, где важно, насколько высоко модель ставит верный ответ среди вариантов, она обошла ансамбли моделей AutoGluon³ на 8%, а после дообучения — на 16%.
• В рейтинге RelArena-α, где модели соревнуются в прогнозах по связанным таблицам, Kumo Relational набрала почти столько же очков, сколько лидер RT-PluRel, а работает примерно в 430 раз быстрее.
• Модель справляется с базами больше чем на 500 млрд строк.

Но: лучше всего Kumo Relational работает на данных со связями и историей, например на поведении пользователей во времени, признаёт сама NVIDIA. Если обучающих примеров очень много, Kumo Relational ещё может уступить модели, обученной под одну задачу: в замерах она видела не больше 10 000 примеров.

Кроме Kumo: в набор вошла RFD4-Proteina — модель для проектирования белков. NVIDIA сделала её с лабораторией нобелевского лауреата Дэвида Бейкера из Вашингтонского университета. Она придумывает последовательность и трёхмерную структуру белка — например, такого, что связывается со сложной мишенью или с малой молекулой. По замерам NVIDIA, на белках из 200 аминокислот она работает примерно в 13 раз быстрее RFdiffusion3.

Общая картина: остальной набор охватывает язык, роботов и квантовые вычисления:

• Nemotron 3.5 Super VL понимает текст и картинки и рассчитана на ИИ-агентов; она уже есть на Hugging Face, ModelScope и OpenRouter.
• Cosmos 3.5 — модели мира⁴ для обучения роботов и беспилотников, к ним добавили инструменты для сбора, разметки и генерации обучающих данных.
• Alpamayo 2 Edge — компактная модель, которая прямо в машине разбирает дорожную сцену и планирует движение.
• Модели Ising калибруют квантовые процессоры и помогают исправлять их ошибки; финская IQM уже калибрует ими свои процессоры.

Что дальше: ещё одна версия Nemotron 3.5 Bolt — E4B 4GB — должна выйти в пятницу, 23 октября. Nemotron 3.5 Bolt — языковые модели NVIDIA для ИИ-агентов: версию на 74 млрд параметров, сжатую до 24 ГБ для работы на ноутбуке, компания выложила 9 октября. Alpamayo 2 Edge появится на GitHub и Hugging Face до конца октября.

Если шире: открытые модели для Европы предлагает не одна NVIDIA. 8 октября председатель Alibaba Джо Цай назвал их шансом Европы, а его компания открывает там дата-центры. С белками тоже работает не только NVIDIA. 13 октября Вашингтонский университет и некоммерческий Институт искусственного интеллекта Аллена (Ai2) показали Prompteina — модель, которая проектирует белки по описанию на английском.