Moirai 是 Salesforce 开发的用于时间序列预测的基础模型。它被设计为一种通用模型，能够预测广泛的时间序列。为了实现这种灵活性，该模型解决了时间序列数据相关的几个挑战，包括：
- 处理各种数据频率（小时、日、周等）；
- 适应任何数量和类型的协变量，无论它们在未来是否已知；
- 使用灵活的分布生成概率预测，可适应多种情况。
数据集是任何基础模型的核心组成部分。作者构建了一个大规模且多样化的数据集，包含了270亿观测值，涵盖了九个不同的时间序列领域。另外他们还引入了三个主要的新概念：多尺寸补丁投影层（Multi Patch Size Projection Layers）、任意变量注意力（Any-Variate Attention）和混合分布（Mixture Distribution），每个概念我们都将在下面详细解释。
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