TimesFM-3: 多変量予測のためのゼロショット基盤モデル

TimesFM-3は、多変量時系列予測のためのゼロショット財団モデルである。既存のモデルと比較して、より少ないデータでより高い精度を実現する。特に、複雑な時系列データや、データが少ない状況での予測に強みを持つ。このモデルは、金融、需要予測、気象予報など、様々な分野での応用が期待される。

• TimesFM-3は、多変量時系列予測に特化したゼロショット基盤モデルであり、単一フォワードパスで高精度な予測を実現する。
• 従来のTimesFMシリーズは単変量予測に限定されていたが、TimesFM-3は複数の関連時系列と外部特徴量を同時に扱える。
• 3.3億パラメータを持ち、1兆以上のタイムポイントからなるデータセットで事前学習されており、ゼロショット汎化能力が高い。
• 複数ターゲットの同時予測、過去の共変量、未来の動的共変量（天気予報など）をネイティブにサポートする。
• 大規模ベンチマークで既存の予測モデルを大幅に上回る性能を示し、小売り、金融、医療など多様な分野への応用が期待される。