Google выпустил TimesFM-3 для многомерного прогнозирования

🛠 Google представил TimesFM-3 — модель с 330 миллионами параметров для многомерного прогнозирования временных рядов. Главное нововведение — поддержка многомерных входов, что позволяет работать с несколькими целями одновременно. Архитектура модели — это трансформер с 20 слоями и 16 головами, который генерирует прогнозы в одном проходе, а не поэтапно. Она способна выдавать 9 квантилей для каждой цели за каждый шаг горизонта. Важно отметить, что модель доступна по некоммерческой лицензии. PyTorch веса уже доступны на Hugging Face и GitHub.