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Googleは、ゼロショット多変量時系列予測をネイティブにサポートするTimesFM-3をリリースした。
Google Researchは、1兆を超えるタイムポイントのコーパスで事前学習された、3億3000万個のパラメータを持つデータセット「TimesFM-3」を公開しました。これは、ゼロショット機能を備え、複数の時系列を同時に予測できるほか、過去および将来の共変量を利用できます。
Google Researchは、TimesFMシリーズで初めて多変量予測用に事前学習されたネイティブ時系列モデルであるTimesFM-3をリリースした。このモデルは3億3000万個のパラメータを持ち、トレーニングデータセットには実データと合成データが含まれており、1兆を超える時点を網羅している。
TimesFM-3は、タスク固有の微調整を必要とせずに、共通の変化を持つ複数の時系列データをまとめて予測でき、過去の共変量と既知の将来の共変量をサポートします。Googleは、GIFT-Eval、FEV-Bench、TIMEという3つの公開ベンチマークで、平均ランキング上位を達成したと主張しています。このモデルは現在GitHubとHugging Faceで公開されており、BigQueryとの統合も今後予定されています。