SupraWeather-Nano-Preview 출시!

SupraWeather Nano가 공개되었습니다! ⛈️

우리는 가공되지 않은 표 형식의 기상 특징(tabular meteorological features)으로부터 기상 현상을 분류하기 위해 특수 제작된 소형 FT-Transformer 모델인 SupraWeather-Nano (preview)를 방금 출시했습니다.
https://huggingface.co/SupraLabs/SupraWeather-Nano-Preview
https://huggingface.co/SupraLabs

대부분의 기상 분류 설정은 일반적인 모델을 표 형식 데이터(tabular data)에 단순히 결합하거나 구조를 완전히 생략합니다. SupraWeather Nano는 전용 Feature Tokenizer + Transformer Encoder (FT-Transformer)를 사용합니다. 각 입력 특징(feature)은 고유한 학습된 토큰(learned token)을 가지며, CLS 토큰이 이를 집계하고, 소형 트랜스포머 스택(transformer stack)이 나머지 작업을 수행합니다. 시스템 프롬프트도, 텍스트 입력도 필요 없습니다. 그저 숫자만 보내면 분류 결과(class)를 돌려받습니다.

입력값: 온도(temperature), 습도(humidity), 기압(pressure), 기압 변화 추세(pressure trend), 풍속(wind speed), 풍향(wind direction), 고도(altitude), 월(month), 기단(air mass).

예시:

입력 (온도 / 습도 / 기압 / 풍속 / 기단) 예측 분류

30°C / 30% / 1025 hPa / 5 km/h / tropical 맑음 (Clear)
6°C / 99% / 1018 hPa / 1 km/h / maritime 안개 (Fog)
-10°C / 98% / 998 hPa / 10 km/h / polar 눈 (Snow)
0°C / 95% / 1002 hPa / 8 km/h / polar 빙결성 비 (Freezing Rain)
28°C / 99% / 985 hPa / 35 km/h / equatorial 뇌우 (Thunderstorm)
15°C / 50% / 980 hPa / 70 km/h / polar 폭풍 (Windstorm)

빠른 시작:
전체 코드는 리포지토리(REPO)에 있음
라이브 데모 (Space): https://huggingface.co/spaces/SupraLabs/SupraWeather-Nano-Preview

이것은 합성 데이터셋(rule-based generator, 12만 개 샘플)으로 완전히 학습된 프리뷰 출시 버전입니다. 실제 세계의 예보를 목적으로 하는 것이 아니라, 아키텍처 및 파이프라인 실험입니다. 5/6의 내부 스트레스 테스트를 통과했으며, 한 가지 실패 사례(폭풍 vs 한랭 전선)는 모델 카드(model card)에 기록되어 있습니다.

피드백을 환영합니다!
제출자: /u/Dangerous_Try3619
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