Googleが時系列予測AI「TimesFM-3」を公開、追加学習なしで複数のデータを扱える

このモデルは、売上や客足、天気といった時間とともに変化する複数のデータをまとめて読み込み、将来の数値を予測できる多変量予測に対応しています。

TimesFM-3は約3億3000万個のパラメーターを持ち、1兆を超えるデータ点で事前学習されています。
大量のパターンを学習しているため、新しいデータに対して追加学習を行う必要がない「ゼロショット予測」が可能です。

予測速度についても改善が図られています。
従来のように数値を順番に予測するのではなく、予測したい期間の数値を1回の処理でまとめて予測する仕組みを導入しています。これにより、処理時間の短縮と誤差の蓄積抑制が実現されるとしています。

Googleは、3種類の公開ベンチマークを用いた評価において、比較した事前学習済みモデルの中で「点予測」と「確率予測」の両方でトップの平均順位を記録したと発表しました。

現在はGitHubとHugging Faceから入手可能です。ソースコードはApache License 2.0ですが、事前学習済みモデルには非商用ライセンスが設定されており、商用利用は認められていません。

Googleは、TimesFM-3を数週間以内にデータ分析サービス「BigQuery」へ統合する予定としています。