SAP mira a sostituire i modelli linguistici più generici con il lancio del proprio modello “tableau” di base, che, a suo avviso, ridurrà i requisiti di formazione per le aziende.
Il modello, denominato SAP RPT-1, è un modello pre-addestrato con informazioni aziendali e aziendali pronte all’uso. SAP lo chiama modello di base relazionale; Ciò significa che può fare previsioni basate su database relazionali anche senza richiedere perfezionamenti o formazione aggiuntiva.
Walter Sun, responsabile globale dell’intelligenza artificiale di SAP, ha dichiarato a VentureBeat in un’intervista che il valore del nuovo modello risiede nella sua capacità di eseguire una varietà di attività aziendali, come l’analisi predittiva, fuori dagli schemi.
“Tutti conoscono i modelli linguistici e ce ne sono molti buoni già disponibili”, ha detto Sun. “Ma abbiamo addestrato il modello sui dati delle transazioni commerciali, che sono fondamentalmente fogli di calcolo Excel, e quindi abbiamo un modello in grado di eseguire analisi predittive in cui il valore emerge immediatamente, il che significa che non è necessario avere le capacità di un’azienda per eseguire attività simili a un modello linguistico.”
Sun ha affermato che RPT-1 può essenzialmente creare un modello di business per le imprese, basato sui dati acquisiti da decenni di know-how di SAP. Le organizzazioni possono connettere il modello direttamente alle applicazioni anche senza ulteriori ottimizzazioni.
RPT-1, la prima grande famiglia di modelli AI di SAP, sarà generalmente disponibile nel “quarto trimestre del 2025” e sarà distribuita tramite AI Foundation di SAP. Sebbene l’RPT-1 sia già disponibile, la società ha dichiarato che presto saranno disponibili ulteriori modelli, incluso un modello open source all’avanguardia.
SAP rilascerà anche un ambiente di gioco senza codice per testare il modello.
Modelli tabulari e LLM
A differenza dei LLM, che vengono appresi da testo e codice, i modelli AI tabulari o relazionali vengono appresi dai fogli di calcolo. RPT-1 non solo comprende i numeri e le relazioni tra le diverse celle, ma può anche fornire risposte più strutturate e precise.
Una volta che le organizzazioni decidono di utilizzare RPT-1, possono aggiungere più aspetti al modello attraverso l’ingegneria del contesto, poiché il modello è semanticamente consapevole e apprende in base a come viene utilizzato.
I ricercatori SAP hanno inizialmente proposto l’idea che i modelli tabulari potessero sia mostrare consapevolezza semantica sia apprendere dal contenuto attraverso un articolo. Pubblicato a giugno. Ha suggerito che ConTextTab offra una formazione preliminare sensibile al contesto. Consente al modello di creare una struttura relazionale con i dati sfruttando segnali semantici come intestazioni di tabella o tipi di colonna per guidare l’addestramento del modello. È questa architettura che consente al modello di funzionare al meglio su attività con risposte precise, come casi d’uso finanziari o aziendali.
I modelli RPT si basano sul lavoro ConTextTab, che consente a SAP, ad esempio, di apprendere dati aziendali strutturati dal grafico della conoscenza e quindi aggiungere più contesto attraverso l’utilizzo.
I ricercatori SAP hanno testato ConTextTab rispetto ai benchmark e hanno affermato che era “competitivo” rispetto a modelli simili come TabPFN e TabIFL.
I modelli specifici del settore continuano a crescere
Molte organizzazioni scelgono di ottimizzare Master generici come GPT-5 o Claude per riqualificare il modello in modo che risponda solo alle domande rilevanti per la propria attività. Tuttavia, un cambiamento corretto I modelli specifici del settore iniziarono a mettere radici.
Sun ha affermato che la sua esperienza nella creazione di un modello di intelligenza artificiale molto ristretto e altamente specializzato per l’analisi del sentiment presso una precedente azienda ha influenzato gran parte di ciò che rende RPT-1 diverso.
“Si trattava di un modello altamente personalizzato, un modello ristretto che riceveva feedback specifici per prodotti specifici, ma non era scalabile”, ha affermato Sun. “Quando è uscito Masters, questo modello misurava il sentiment. Ma ci sono casi d’uso che possiamo fare e che Masters non può fare.”
Ha affermato che questi casi d’uso includono previsioni, come determinare quando un acquirente tornerà in un negozio di alimentari, e ciò può includere analisi numeriche insieme alla comprensione delle abitudini di acquisto dell’acquirente. Ma alcuni Master hanno iniziato a integrarli nei fogli di calcolo e i fornitori di modelli di intelligenza artificiale stanno incoraggiando gli utenti a caricare dati simili per insegnare loro il contesto. Microsoft appena aggiunto Capacità di copilotaInclusa la capacità di lavorare in Excel. antropico integrato Claude completando il modello con Excel Per il servizio al finanziamento Claude. startup cinese Manus offre anche un’offerta strumento di visualizzazione dei dati Comprende i fogli di calcolo e ChatGPT può creare grafici da fogli di calcolo caricati e altre origini dati.
Ma SAP ha notato che non si tratta semplicemente di leggere un foglio di calcolo; RPT-1 dovrebbe distinguersi dai suoi concorrenti perché richiede meno informazioni aggiuntive per fornire le risposte di un’azienda.
