IBM发布了Granite Time Series PatchTST-FM-r2，这是一个约3.85亿参数的时间序列基础模型，在GIFT-Eval排行榜上以宽松的商业许可证实现了最先进的零样本性能。

  • 该模型使用更新的架构，结合多头自注意力和时序卷积的conformer块，以捕捉长程和短程关系。
  • 它支持长达8,192步的上下文，并通过99分位数预测头生成概率预测。
  • PatchTST-FM-r2在GIFT-Eval的可复现零样本模型中总体排名第2，是拥有宽松许可证的模型中的顶级表现者。
  • 预训练语料库包括合成数据以及GIFT-Eval评估集之外的数据集，以防止基准泄露。
  • 权重、架构和推理代码在Apache 2.0和OpenMDW 1.0双重许可证下可用。

此次发布旨在通过提供透明的训练数据文档和商业友好型许可证以及流式集成能力，降低企业的采用门槛。