传统上,预测这些趋势涉及针对每种情况的专门模型。最近的进展指向了可以处理广泛预测问题的"基础模型"。
这是9月份刚刚发布的论文TimeMOE。它是一种新型的时间序列预测基础模型,"专家混合"(Mixture of Experts, MOE)在大语言模型中已经有了很大的发展，现在它已经来到了时间序列。
想象一下有一个专家团队,每个专家都有自己的专长。TimeMOE的工作原理与此类似。它不是为每个预测使用整个模型,而是只激活最适合特定任务的一小部分"专家"。这使得TimeMOE可以扩展到数十亿个参数,同时保持效率。
TimeMOE的研究目的主要包括:
- 开发一种可扩展的、统一的时间序列预测基础模型架构。
- 通过利用稀疏混合专家(MOE)设计,在提高模型能力的同时降低计算成本。
- 探索时间序列领域的缩放定律,验证增加模型规模和训练数据量是否能持续改善性能。
- 创建一个大规模、高质量的时间序列数据集(Time-300B),用于预训练更强大的预测模型。
- 在零样本和微调场景下评估模型的通用预测能力。
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