Link：https://research.google/blog/a-decoder-only-foundation-model-for-time-series-forecasting/
TimesFM是一款基於大型時序資料集預訓練的解碼器基礎模型，具有200億引數。相較於大型語言模型，雖然規模較小，但在不同領域和時間粒度的多個未見資料集上，其零-shot效能接近最先進的監督方法。TimesFM無需額外訓練即可提供出色的未見時間序列預測。
需求人群：
- 零售中的需求預測
- 金融領域的時間序列分析
- 醫療保健中的資料預測
使用場景示例：
- 在零售業中，提高需求預測準確性可顯著降低庫存成本並增加收入。
- 金融領域使用TimesFM進行復雜的時間序列分析。
- 醫療保健中，使用TimesFM進行資料預測，提升治療和資源規劃效率。
產品特色：
- 使用大型時序資料集預訓練
- 解碼器-only架構
- 支援不同領域和時間粒度的零-shot預測