TimesFM: Um Modelo de Fundação Apenas com Decodificador para Previsão de Séries Temporais

TimesFM é um modelo de fundação pré-treinado para previsão de séries temporais univariadas introduzido por Abhimanyu Das, Weihao Kong, Rajat Sen e Yichen Zhou do Google em 2024. O modelo adota uma arquitetura transformer apenas com decodificador, semelhante em espírito aos grandes modelos de linguagem, e é treinado em um grande corpus de dados de séries temporais reais e sintéticos. Sua inovação central é a capacidade de realizar previsões precisas em modo zero-shot (sem exemplos) em diversos domínios sem ajuste fino específico para a tarefa.