गूगल रिसर्च ने टाइम्सFM-3 जारी किया है, जो 330 मिलियन पैरामीटर वाला एक टाइम सीरीज फाउंडेशन मॉडल है जो एक ही फॉरवर्ड पास में कई संबंधित श्रृंखलाओं की भविष्यवाणी करता है। पिछले यूनिवेरिएट संस्करणों के विपरीत, यह 1 ट्रिलियन से अधिक टाइम पॉइंट्स पर मल्टीवेरिएट फोरकास्टिंग के लिए नेटिवली प्रीट्रेन किया गया है और टास्क-स्पेसिफिक फाइन-ट्यूनिंग के बिना कई टारगेट, पैस्ट कोवैरिएट्स और पैस्ट-फ्यूचर कोवैरिएट्स स्वीकार करता है।
- यह ज़ीरो-शॉट क्रॉस-सीरीज डिपेंडेंसी को मॉडल करने के लिए एल्टर्नेटिंग कैज़ुअल टेम्पोरल और फुल वेरिएट अटेंशन का उपयोग करता है।
- कॉन्टिग्यूस पैच मैस्किंग मॉडल को हर स्टेप पर 9 क्वांटाइल्स के साथ एक ही फॉरवर्ड पास में पूरे हॉरिज़न का उत्पादन करने की अनुमति देता है।
- यह पॉइंट और प्रोबेबिलिस्टिक दोनों मेट्रिक्स के लिए GIFT-Eval, fev-bench और TIME लीडरबोर्ड पर फाउंडेशन मॉडल में #1 रैंक करता है।
- वेट्स को एक नॉन-कमर्शियल, नॉन-प्रोडक्शन प्रतिबंध के तहत लाइसेंस किया गया है; शिपिंग के लिए टाइम्सFM 2.5 एप्चर-2.0 विकल्प बना हुआ है।
यह मॉडल फाइन-ट्यूनिंग के बिना कई टारगेट्स और कोवैरिएट्स की जॉइंट फोरकास्टिंग सक्षम करता है, जो पिछले फाउंडेशन मॉडल की तुलना में स्टैंडर्ड बेंचमार्क्स पर सुधरी हुई सटीकता प्रदान करता है।