구글 리서치는 여러 관련 시계열을 단일 순전파로 예측하는 3억 3천만 파라미터 시계열 파운데이션 모델인 TimesFM-3을 출시했습니다. 이전의 단변량 버전과 달리, 이 모델은 1조 개 이상의 시간 지점 위에서 다변량 예측을 위해 네이티브하게 사전 학습되었으며, 작업별 미세 조정 없이 여러 타겟, 과거 공변량 및 과거-미래 공변량을 모두 수용합니다.
- 제로샷으로 시계열 간 의존성을 모델링하기 위해 교대 인과적 시간 및 전체 변량 어텐션을 사용합니다.
- 연속 패치 마스킹(Contiguous Patch Masking)을 통해 모델은 단계당 9개의 분위수를 생성하며 단일 순전파로 전체 예측 지평선을 산출할 수 있습니다.
- 포인트 및 확률적 지표 모두에서 GIFT-Eval, fev-bench, TIME 리더보드에서 파운데이션 모델 중 1위를 기록했습니다.
- 가중치는 비상업적·비생산적 제한 하에 라이선스되며, 배포용으로는 TimesFM 2.5가 Apache-2.0 옵션으로 남아 있습니다.
이 모델은 미세 조정 없이 여러 타겟과 공변량의 결합 예측을 가능하게 하며, 기존 파운데이션 모델 대비 표준 벤치마크 전반에서 향상된 정확도를 제공합니다.