Google Research выпустила TimesFM-3, новую модель для многомерного прогнозирования временных рядов, обладающую 330 миллионами параметров. В отличие от предыдущих версий, которые работали только с одномерными временными рядами, TimesFM-3 способна обрабатывать несколько связанных рядов одновременно, что значительно расширяет ее возможности.
Модель была предварительно обучена на более чем 1 триллионе временных точек и может принимать несколько целевых переменных и ковариат, что делает ее универсальным инструментом для различных приложений. TimesFM-3 занимает лидирующие позиции среди предобученных моделей на таких бенчмарках, как GIFT-Eval и TIME leaderboard, как по точностным, так и по вероятностным метрикам.
Хотя TimesFM-3 доступна для бенчмаркинга, ее использование ограничено некоммерческими целями, что может повлиять на ее внедрение в коммерческих проектах. Тем не менее, данная модель представляет собой значительный шаг вперед в области прогнозирования временных рядов и может открыть новые возможности для исследователей и разработчиков.