#時系列予測

Mistralが、時系列データ向けの foundation model 群「Timestral」を公開した。需要予測、設備監視、金融のフロー予測のように、時間の流れを扱うデータは現場で広く使われているが、そこに効くモデルはまだ限られていた。今回の発表は、そうした分野に対して「小さくても強い」予測モデルを前面に出してきた点が面白い。しかも、ただ精度を競うだけでなく、CPUで動きやすいことやゼロショットで使えることまで強調している。 Mistralによると、Timestralは同社初の time-series foundation model の系列で、5M、28M、123M、209M parameters の4種類が用意されている。いちばん大きい209Mモデルは、公開ベンチマークの GIFT-Eval、TIME、fev-bench でいずれも首位に立ち、しかも前の最先端より少ないパラメータ数で上回ったとしている。発表文では「2/3のパラメータ数で上回った」と説明している。 このモデルは probabilistic forecasting、つまり単一の予測値を出すのではなく、どの範囲に収ま