Googleは本日、TimesFM-3モデルを発表しました。同社の時系列基盤モデルシリーズにおける第3世代の製品です。ネイティブな多変量予測、二重注意機構、連続パッチマスキングなどの機能を備え、ゼロショットで多変量時系列予測を実行できます。
IT之家がGoogle公式情報から得たところによると、TimesFM-3は3.3億個のパラメータを持ち、1万億を超える時点を含む現実世界および合成時系列コーパスで事前学習されています。TimesFM-3は前世代の効率性とゼロショット汎化能力を継承し、ゼロショット方式で複雑な多変量シナリオへの対応を強化しています。
また、このモデルは共に変化する複数の時系列を同時に予測し、系列間の依存関係を捉えることで全体の精度を向上させます。特定のタスク向けのファインチューニングは必要ありません。モデルがネイティブでサポートする機能は以下のとおりです。
複数ターゲット予測：複数の関連する時系列を同時に予測します（例えば、異なるブランドのアイスクリーム販売数を同時に予測）。すべてのターゲットについて、点予測と分位点予測に対応します。
過去の共変量：過去の時点でのみ把握できる特徴量を取り込みます（例えば、過去の人流量）。
過去・未来（動的）共変量：既知の将来のイベントを利用して予測を導きます（例えば、計画された販促活動や天気予報）。
参考：
TimesFM-3: A zero-shot foundation model for multivariate forecasting