TabTuneは、表形式ファウンデーションモデルのための統一されたライブラリであり、構造化データ学習の新しいパラダイムを導入します。このライブラリは、大規模な事前トレーニングの利点を表形式データに拡張しますが、従来の手法においては非一貫性のある前処理パイプラインやAPIの断片化、ファインチューニング手法の不整合性、デプロイ仕様の評価基準の欠如など、導入が制限されています。TabTuneは、単一のインターフェースを通じて、これらの課題を解決し、ゼロショット推論、メタ学習、教師ありファインチューニング(SFT)、パラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)など、複数の適応戦略をサポートする7つの最先端モデルへの一貫したアクセスを提供します。さらに、フレームワークはモデルに応じた前処理の自動化、内部でのアーキテクチャの異質性管理、性能や公平性に関する評価モジュールの統合を行います。