A IBM lançou o Granite Time Series PatchTST-FM-r2, um modelo fundamental de séries temporais com ~385M parâmetros que alcança desempenho zero-shot de ponta no ranking GIFT-Eval sob licenças comerciais permissivas.

  • O modelo utiliza uma arquitetura atualizada com blocos conformer combinando autoatenção multi-cabeça e convolução temporal para capturar relações de longo e curto alcance.
  • Suporta contextos de até 8.192 passos e gera previsões probabilísticas por meio de um cabeçote de previsão de 99 quantis.
  • O PatchTST-FM-r2 ocupa a posição #2 geral entre modelos zero-shot replicáveis no GIFT-Eval e é o melhor desempenho entre aqueles com licenciamento permissivo.
  • O corpus de pré-treinamento inclui dados sintéticos e conjuntos de dados fora do conjunto de avaliação do GIFT-Eval para evitar vazamento de benchmark.
  • Pesos, arquitetura e código de inferência estão disponíveis sob as licenças duplas Apache 2.0 e OpenMDW 1.0.

O lançamento visa reduzir barreiras de adoção para empresas, fornecendo documentação transparente dos dados de treinamento e licenciamento compatível com uso comercial, além de capacidades de integração em streaming.