বিশাল ভাষা মডেল (এলএলএম) বর্তমানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জগতে রাজত্ব করলেও, সারণি বা স্প্রেডশিটের মতো কলামার ডেটা নিয়ে কাজ করতে গিয়ে তারা প্রায়শই ব্যর্থ হয়। কারণ এই মডেলগুলো সব ডেটাকে টেক্সট টোকেন হিসেবে গণ্য করে, ফলে সংখ্যার প্রকৃত মান ও সম্পর্ক বুঝতে পারে না। অপরদিকে টেবুলার ফাউন্ডেশন মডেল (টিএফএম) নামের এক নতুন প্রজাতির এআই এই সমস্যা সমাধানের জন্য তৈরি হয়েছে। এরা সংখ্যা ও লেখার মিশ্রণে গঠিত সারি-কলামের ডেটা প্রক্রিয়াকরণে সক্ষম, অনুপস্থিত বা অস্বাভাবিক মান চিহ্নিত করতে পারে এবং পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ নিদর্শন বের করতে পারে।
টিএফএম-এর প্রশিক্ষণ পদ্ধতি এলএলএম থেকে ভিন্ন। ইন্টারনেট থেকে এলোমেলো সারণি ডেটা সংগ্রহ না করে বরং কৃত্রিমভাবে বাস্তবসম্মত ডেটাসেট তৈরি করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যাতে মডেলটি বাস্তব জগতের ত্রুটি ও অসংগতি মোকাবিলায় প্রস্তুত হয়। এই পদ্ধতিতে খালি ঘর, ভুল টাইপ, সীমার বাইরের মান ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত থাকে।
বর্তমানে জনপ্রিয় টিএফএম-এর মধ্যে রয়েছে গুগল রিসার্চের ট্যাবএফএম, প্রায়র ল্যাবসের ট্যাবপিএফএন, সোডার ট্যাবআইসিএল এবং এনভিডিয়া ও কুমোর কুমোআরএফএম। গবেষকরা ট্যাবএফএম-এ মাল্টিলেয়ার অ্যাটেনশন মডিউল ও সারি-কলামের মধ্যে বিকল্প অ্যাটেনশনের মতো কৌশল ব্যবহার করছেন। এই মডেলগুলো এখনো প্রাথমিক পর্যায়ে থাকায় ব্যবহারকারীদের সতর্ক থাকার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে।
ভবিষ্যতে এলএলএম ও টিএফএম-এর সমন্বয় দেখা যাবে বলে ধারণা করা হচ্ছে। ব্যবহারকারী যখন প্রাকৃতিক ভাষায় সারণি ডেটা বিশ্লেষণের অনুরোধ জানাবে, তখন এলএলএম পর্দার আড়ালে একটি টিএফএম-এর সাহায্য নেবে। এই হাইব্রিড মডেল ভবিষ্যতের এআই-এর মূল ভিত্তি হবে বলে বিশেষজ্ঞরা মনে করছেন। অ্যাডা লাভলেসের ভাষায়, সঠিক বিন্যাস নির্বাচনের মাধ্যমেই গণনার সময় কমানো সম্ভব—টিএফএম তারই একটি আধুনিক উদাহরণ।
