TimesFM: En grunnmodell kun med dekoder for tidsserieprognoser

TimesFM er en forhåndstrent grunnmodell for univariat tidsserieprognose introdusert av Abhimanyu Das, Weihao Kong, Rajat Sen og Yichen Zhou fra Google i 2024. Modellen benytter en transformer-arkitektur kun med dekoder, i ånden lik store språkmodeller, og er trent på et stort korpus av reelle og syntetiske tidsseriedata. Dens sentrale innovasjon er evnen til å utføre nøyaktige null-skudds prognoser på tvers av ulike domener uten oppgavespesifikk finjustering.