谷歌发布长上下文基础模型 TimesFM-2.5
谷歌研究团队推出了TimesFM-2.5，这是一个具有2亿参数、解码器单一结构的时间序列基础模型。
相比前一版本，TimesFM-2.5通过将参数规模减半的同时扩展上下文长度，该模型在效率与性能上实现了显著突破。
TimesFM-2.5主要亮点：
- 更小更快：参数数量减少至200M，同时提高了准确性。
- 更长上下文：支持长达16K的上下文长度，能够进行更深入的历史数据预测。
- 基准领跑：在GIFT-Eval中，TimesFM-2.5在点预测和概率预测方面（MASE、CRPS指标）均排名第一。
目前，TimesFM-2.5已在Hugging Face开放访问，与BigQuery及Model Garden的集成也正在推进中，有望加速零样本时间序列预测在真实业务场景中的落地应用。
https://huggingface.co/google/timesfm-2.5-200m-pytorch
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