Google Research telah merilis TimesFM-3, sebuah model fondasi deret waktu dengan 330 juta parameter yang meramalkan beberapa deret terkait dalam satu lewatan maju. Berbeda dengan versi univariat sebelumnya, model ini dilatih secara asli untuk peramalan multivariat pada lebih dari 1 triliun titik waktu dan menerima beberapa target, kovariat masa lalu, serta kovariat masa lalu-masa depan tanpa penyetelan khusus tugas.
- Model ini menggunakan perhatian temporal kausal bergantian dan perhatian variat penuh untuk memodelkan ketergantungan lintas deret secara zero-shot.
- Masking Patch Kontigu memungkinkan model menghasilkan seluruh cakupan dalam satu lewatan maju dengan 9 kuantil per langkah.
- Model ini menempati peringkat #1 di antara model-model fondasi pada papan peringkat GIFT-Eval, fev-bench, dan TIME untuk metrik titik dan probabilistik.
- Bobot dilisensikan dengan batasan non-komersial dan non-produksi; TimesFM 2.5 tetap menjadi opsi Apache-2.0 untuk pengiriman.
Model ini memungkinkan peramalan gabungan dari beberapa target dan kovariat tanpa penyetelan, menawarkan akurasi yang lebih baik di berbagai benchmark standar dibandingkan model-model fondasi sebelumnya.