GoogleのTimesFM-3 AIモデル、売上データと天候を用いた予測でライバルを上回る
googleがtimesfm-3をリリース。日々の売上データ、天候、割引スケジュールなどの時系列データから将来の売上を予測するAIモデルで、3つのベンチマークでライバルを上回る性能を発揮する。
google researchは、日々の売上高のような時系列データから、関連データや既知の今後のイベントを参考に未来を予測するAIモデル「timesfm-3」をリリースしました。timesfm-3はトランスフォーマーアーキテクチャに基づいて構築され、1兆を超えるデータポイントで学習されています。3種類の補助データを扱い、複数の関連変数を予測し、過去にのみ判明している要因や既知の将来イベントを取り込みます。timesfm-3は、gift-eval、fev-bench、timeの3つのベンチマークにおいて、amazonのchronos-2やgoogle自身のtimesfm-2.5を含む競合モデルを上回る性能を示しました。ゼロショットで動作し、新しいタスクに対して追加の学習は不要です。