Fundamental bouwt foundation models voor tabulaire enterprise-data, waaronder NEXUS, een Large Tabular Model voor voorspellingen via in-context learning.
Fundamental bouwt foundation models voor tabulaire en gestructureerde enterprise-data. Het bedrijf richt zich op Large Tabular Models (LTMs): generieke voorspellingsmodellen over enterprise-databases die via in-context learning en meta-learning werken, in plaats van via taakspecifieke training. Onderzoeksthema's zijn onder meer ML-architectuur, generatieve modellering, grootschalige machine-learning-systemen, codegeneratie en de verwerking van gestructureerde data.
Het vlaggenschip is NEXUS, een schaalbaar Large Tabular Model dat zich aan nieuwe taken aanpast via in-context learning. Het model is bedoeld voor voorspellingen over gestructureerde records en wordt door het bedrijf omschreven als het krachtigste Large Tabular Model ter wereld. Het team heeft ervaring met training op miljarden voorbeelden en noemt Fortune 100-bedrijven onder zijn gebruikers.
Het bedrijf werd opgericht door alumni van DeepMind en wordt gesteund door investeerders. De bedrijfscultuur is onderzoeksgericht en gericht op fundamentele machine-learning-problemen. De markt die Fundamental adresseert omvat enterprise software, data analytics en enterprise-databases; het bedrijf wijst erop dat jaarlijks biljoenen dollars aan zakelijke beslissingen op tabulaire data worden genomen.
