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Google publie TimesFM-3, un modèle de 330M de paramètres avec prévision multivariée native

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Google Research a publié TimesFM-3, la troisième génération de son modèle fondation de séries temporelles en zero-shot. La mise à jour principale par rapport à la version 2.5 est le support natif des entrées multivariées, permettant au modèle de gérer plusieurs cibles et covariables simultanément sans ajustement fin.

L'architecture est un transformateur uniquement décodeur avec 20 couches, traitant 32 pas de temps contigus par token en utilisant des mécanismes d'attention causale et complète alternés.
Les prévisions sont générées en un seul passage avant en remplissant simultanément les tokens masqués de substitution, produisant 9 quantiles (10e–90e percentile) par cible.
Le pré-entraînement a utilisé plus de 1 billion de points temporels provenant de sources incluant les pages vues Wikipedia, Google Trends et des données synthétiques.
Le modèle revendique le meilleur rang moyen sur les benchmarks Gift-Eval, FEV-Bench et Time par rapport à Chronos-2, Toto 2.0 et TimesFM-2.5.

Les poids sont disponibles sous la licence TimesFM Non-Commercial License v1.0 sur Hugging Face et GitHub, avec une intégration BigQuery prévue pour l'avenir.

Importance 2/3 r/LocalLLaMA Google DeepMind Open weights Research paper

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