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Google lança TimesFM-3, um modelo de 330M parâmetros com previsão multivariada nativa

Traduzido do English → Português (BR)

O Google Research lançou o TimesFM-3, a terceira geração de seu modelo base de séries temporais zero-shot. A principal atualização em relação à versão 2.5 é o suporte nativo a entradas multivariadas, permitindo que o modelo lide com múltiplos alvos e covariáveis simultaneamente sem ajuste fino.

A arquitetura é um transformer apenas de decodificador com 20 camadas, processando 32 passos de tempo contíguos por token usando mecanismos alternados de atenção causal e completa.
As previsões são geradas em uma única passagem direta preenchendo tokens de marcador de posição mascarados simultaneamente, produzindo 9 quantis (percentil 10º–90º) por alvo.
O pré-treinamento utilizou mais de 1 trilhão de pontos temporais de fontes incluindo visualizações de páginas da Wikipedia, Google Trends e dados sintéticos.
O modelo afirma obter a melhor classificação média no Gift-Eval, FEV-Bench e benchmarks de Tempo em comparação com Chronos-2, Toto 2.0 e TimesFM-2.5.

Os pesos estão disponíveis sob a Licença Não Comercial TimesFM v1.0 no Hugging Face e GitHub, com integração ao BigQuery planejada para o futuro.

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

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