TimesFM基础模型惊艳亮相，引领时序预测迈向新纪元

*本文转载自【深蓝AI】公众号*论文标题：A decoder-only foundation model for time-series forecasting论文作者：Abhimanyu Das, Weihao Kong, Rajat Sen, Yichen Zhou编译：Sienna审核：Los导读：TimesFM，一款受NLP启发的创新时间序列（TS）预测模型，其zero-shot性能卓越，接近监督预测模型的水平。借助真实与合成数据的预训练，其解码器式attention机制能精准预测不同领域、范围和粒度的时间序列数据，开启预测新纪元。©️【深蓝AI】编译2023年8月，Nixtla公司发布了首个专为时间序列预测打造的基础模型TimeGPT，这一创新举措犹如一颗炸弹，瞬间搅动了整个时间序列社区。在TimeGPT掀起的风潮之后，多个基础模型如雨后春笋般涌现，然而，在这众多佼佼者中，谷歌发布的TimesFM模型却以其独特的开创性和卓越的性能脱颖而出。这款模型在时间序列预测领域取得了惊人的效果，引发了业 ………………………………