## 要約：
Orion-Bix は、少数の事例で学習するためのテーブル形式データの基礎モデルであり、バイアックス注意とメタ学習を利用することで、さまざまなラベル空間にも対応した強健な学習を可能にします。
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## 翻訳：
テーブルデータが実世界の機械学習アプリケーションで最も重要な役割を果たしていますが、それに対する汎用モデルの構築は難しいです。混合された数値とカテゴリフィールド、弱い特徴量構造、そして制限されたラベルされたデータにより、スケーリングと一般化が困難となります。そこで、バイアックス注意とメタ学習を利用して少数の事例で学習するためのテーブル基礎モデルである Orion-Bix を導入しました。エンコーダーは標準的な、グループ化、階層的、関係性注意を交互に用い、多クラスサマリ化により局所と全体の依存関係を効率的に捉えます。ラベルに基づいた ICL ヘッドは、大型ラベル空間にもスケーリング可能で、 Orion-Bix は構造多様なテーブルデータに対して転移可能な推論バイアスを学びます。scikit-learn互換の基礎モデルとして公開されており、勾配ブースティングベースラインよりも優れていますし、公共ベンチマーク上でも最前線のテーブル基礎モデルと競合できます。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.00181)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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