A SAP pretende substituir modelos mais gerais de grandes linguagens com o lançamento do seu próprio modelo “tabular” fundamental, que a empresa afirma que reduzirá os requisitos de formação para as empresas.
O modelo, denominado SAP RPT-1, é um modelo pré-treinado com conhecimento empresarial e empresarial pronto para uso. A SAP chama isso de modelo de base relacional, o que significa que pode fazer previsões com base em bancos de dados relacionais mesmo sem ajuste fino ou treinamento adicional.
Walter Sun, chefe global de IA da SAP, disse à VentureBeat em uma entrevista que o valor do novo modelo reside em sua capacidade de executar várias tarefas empresariais, como análise preditiva, fora da caixa.
“Todo mundo conhece modelos de linguagem, e já existem vários modelos bons”, disse Sun. “Mas treinamos o modelo em dados sobre transações comerciais, basicamente planilhas do Excel, e por isso temos um modelo que pode fazer análises preditivas onde o valor é que está pronto para uso, o que significa que você não precisa ter detalhes específicos de uma empresa para realizar tarefas análogas a um modelo de linguagem.”
Sun disse que desde o início, o RPT-1 pode essencialmente construir um modelo de negócios para empresas com base no conhecimento obtido a partir de dados de décadas de informações da SAP. As organizações podem conectar o modelo diretamente aos aplicativos, mesmo sem ajustes adicionais.
RPT-1, a primeira grande família de modelos de IA da SAP, estará disponível no “quarto trimestre de 2025” e será implantado por meio da AI Foundation da SAP. Embora o RPT-1 esteja disponível atualmente, a empresa afirmou que modelos adicionais serão disponibilizados em breve, incluindo um modelo de código aberto e de última geração.
A SAP também lançará um ambiente de playground sem código para experimentar o modelo.
Modelos tabulares vs LLMs
Modelos de IA tabulares ou relacionais aprendidos em planilhas, ao contrário dos LLMs, que aprendem com texto e código. O RPT-1 não apenas entende os números e as relações entre as diferentes células, mas também é capaz de fornecer respostas mais estruturadas e precisas.
Quando as empresas decidem usar o RPT-1, elas podem adicionar mais direção ao modelo por meio de um pouco de engenharia de contexto, uma vez que o modelo tem conhecimento semanticamente e aprende com base em como está sendo usado.
Os pesquisadores da SAP propuseram pela primeira vez a ideia de que os modelos tabulares podem exibir consciência semântica e aprender com o conteúdo por meio de um artigo. publicado em junho. Ele propôs que o ConTextTab introduzisse o pré-treinamento sensível ao contexto. Ele utiliza sinais semânticos, como cabeçalhos de tabelas ou tipos de colunas, para orientar o treinamento do modelo, permitindo que o modelo construa uma estrutura relacional com os dados. É esta arquitetura que faz com que o modelo funcione melhor para tarefas com respostas precisas, como casos de uso financeiros ou empresariais.
Os modelos RPT baseiam-se no trabalho do ConTextTab que permite aprender dados de negócios estruturados, digamos, do gráfico de conhecimento da SAP, e então ser capaz de adicionar mais contexto por meio do uso.
Os pesquisadores da SAP testaram o ConTextTab em relação a benchmarks, dizendo que ele “é competitivo” em relação a modelos semelhantes como TabPFN e TabIFL.
Modelos específicos da indústria continuam a crescer
Muitas empresas preferem ajustar LLMs gerais como GPT-5 ou Claude, para basicamente retreinar o modelo para responder apenas a questões relevantes para seus negócios. No entanto, uma mudança para modelos específicos da indústria começaram a criar raízes.
Sun disse que sua experiência em uma empresa anterior, construindo um modelo de IA muito restrito e altamente personalizado para análise de sentimento, influenciou muito o que torna o RPT-1 diferente.
“Era um modelo muito personalizado, um modelo restrito que recebia feedback específico para produtos específicos, mas não era escalável”, disse Sun. “Quando os LLMs surgiram, esse modelo mede o sentimento. Mas há casos de uso que podemos fazer e os LLMs não podem.”
Ele disse que esses casos de uso incluem previsões, como determinar quando um comprador retornará ao supermercado, o que pode envolver análise numérica juntamente com a compreensão dos hábitos de compra do comprador. No entanto, alguns LLMs começaram a ser integrados em planilhas, e os provedores de modelos de IA incentivam os usuários a fazer upload de dados semelhantes para lhes ensinar o contexto. Microsoft adicionado novo capacidades para o Copilotincluindo a capacidade de trabalhar no Excel. Antrópico integrou seu Claude modelo com Excel, complementando seu Claude para serviço financeiro. Startup chinesa Manus também oferece um ferramenta de visualização de dados que entende planilhas, e o ChatGPT pode criar gráficos a partir de planilhas enviadas e outras fontes de dados.
No entanto, a SAP observou que é mais do que apenas ler uma planilha; O RPT-1 deve se destacar entre seus concorrentes porque requer menos informações adicionais sobre uma empresa para fornecer suas respostas.
