TimesFM: Un modelo fundacional de solo decodificador para la predicción de series temporales

TimesFM es un modelo fundacional preentrenado para la predicción de series temporales univariantes introducido por Abhimanyu Das, Weihao Kong, Rajat Sen y Yichen Zhou de Google en 2024. El modelo adopta una arquitectura transformer de solo decodificador, similar en espíritu a los grandes modelos de lenguaje, y se entrena con un gran corpus de datos de series temporales sintéticas y del mundo real. Su innovación central es la capacidad de realizar predicciones precisas en modo zero-shot en diversos dominios sin ajuste fino específico para la tarea.