📊 گوگل از TimesFM-۳ رونمایی کرد؛ مدلی ۳۳۰ میلیون پارامتری برای پیش‌بینی سری‌های زمانی چندمتغیرهگوگل از نسخه‌ی جدید مدل بنیادین پیش‌بینی سری‌های زمانی خود با نام TimesFM-۳ رونمایی کرده است. این مدل با ۳۳۰ میلیون پارامتر، برخلاف نسخه‌های قبلی که فقط یک سری زمانی را پیش‌بینی می‌کردند، قادر است چندین سری زمانی مرتبط را به‌طور هم‌زمان و در یک مرحله پیش‌بینی کند. ---👌 قابلیت‌های کلیدی🔹 پیش‌بینی چندمتغیره بومی: مدل به‌صورت ذاتی برای پیش‌بینی هم‌زمان چندین سری زمانی آموزش دیده است و می‌تواند وابستگی‌های بین آن‌ها را بدون نیاز به تنظیم دقیق (Fine-Tuning) مدل کند. 🔹 پذیرش سه نوع ورودی:· چندین هدف (Multiple Targets) : پیش‌بینی هم‌زمان چندین سری زمانی مرتبط (مثل فروش محصولات مختلف) · متغیرهای کمکی گذشته (Past Covariates) : ویژگی‌هایی که فقط به‌صورت تاریخی در دسترس هستند (مثل ترافیک قبلی فروشگاه) · متغیرهای کمکی گذشته-آینده (Past-Future Covariates) : رویدادهای آینده‌ی از پیش‌مشخص‌شده مانند برنامه‌ی تخفیف‌ها یا پیش‌بینی آب‌وهوا 🔹 آموزش روی بیش از ۱ تریلیون نقطه‌ی زمانی از داده‌های واقعی و مصنوعی ---⚙️ معماری فنیمدل بر پایه‌ی یک ترنسفورمر فقط-رمزگشا (Decoder-Only) ساخته شده است: 🔸 پچ‌سازی (Patch-based): نقاط داده به پچ‌های ۳۲ مرحله‌ای گروه‌بندی می‌شوند. 🔸 نرمال‌سازی (Normalization): برای مقیاس‌های مختلف سری‌های زمانی، عادی‌سازی انجام می‌شود. 🔸 توجه متناوب (Alternating Attention) : مدل از دو نوع توجه استفاده می‌کند: · توجه علی زمانی (Causal Temporal) : به‌صورت افقی و فقط به توکن‌های گذشته در همان سری زمانی نگاه می‌کند (جلوگیری از نشت داده). · توجه کامل متغیری (Full Variate) : به‌صورت عمودی و در یک گام زمانی، به همه‌ی سری‌های دیگر نگاه می‌کند تا همبستگی‌های بین آن‌ها را یاد بگیرد. 🔸 رمزگشایی غیرخودبازگشتی: با استفاده از روش Contiguous Patch Masking، کل افق پیش‌بینی را در یک مرحله تولید می‌کند که باعث کاهش تأخیر و هزینه‌ی محاسباتی می‌شود. 🔸 خروجی ۹ چندک (Quantile) : از درصد ۱۰ تا ۹۰ برای نمایش عدم‌قطعیت پیش‌بینی. ---🏆 عملکرد در بنچمارک‌هامدل TimesFM-۳ در سه بنچمارک معتبر GIFT-Eval، fev-bench و TIME leaderboard، در میان مدل‌های بنیادین از پیش‌آموزش‌دیده، رتبه‌ی اول را در معیارهای نقطه‌ای (Point) و احتمالاتی (Probabilistic) کسب کرده است. طبق نتایج منتشرشده، این مدل در fev-bench روی ۱۰۰ وظیفه‌ی واقعی و در TIME روی ۵۰ مجموعه‌داده و ۹۸ وظیفه‌ی ارزیابی، رتبه‌ی اول کلی را به خود اختصاص داده است. ---⚠️ محدودیت مجوزوزن‌های مدل TimesFM-۳ تحت مجوز غیرتجاری TimesFM (TimesFM Non-Commercial License v1.0) منتشر شده‌اند و استفاده از آن برای کاربردهای غیرتجاری و غیرتولیدی محدود است. برای استفاده‌ی تجاری، نسخه‌ی قبلی (TimesFM-۲.۵) با مجوز Apache-2.0 همچنان گزینه‌ی مناسبی است. ---🔗 لینک‌های مفید📄 وبلاگ تحقیقاتی گوگل:research.google/blog/timesfm-3🤗 وزن‌های مدل در Hugging Face:huggingface.co/google/timesfm-3.0-pytorch💻 مخزن کد در گیت‌هاب: github.com/google-research/timesfm---🆔 @asrgooyeshpardaz