Mistral представила Timestral — модели для прогнозов по временным рядам; старшая — на 209 млн параметров
Материал подготовлен Sintelligent с помощью ИИ. Опубликовано в SI: . Обновлено: .
Небольшая модель, которая запускается и на обычном процессоре, умеет предсказывать ряды чисел не хуже более крупных, и прогнозы становятся дешевле.
По данным Mistral, Timestral — семейство из четырёх моделей (от 5 до 209 млн параметров) для вероятностных многомерных прогнозов без дообучения: показания датчиков, нагрузка, потоки платежей и т. п. Старшая модель, по заявлению компании, занимает первое место на трёх публичных тестах — GIFT-Eval, TIME и fev-bench — при двух третях параметров прежнего лидера. Она принимает до 32 768 шагов истории и прогнозирует до 1024 шагов за один проход; работает в том числе на процессорах. Исходный код опубликован на GitHub, веса старшей модели — на Hugging Face; результаты поданы на таблицы лидеров GIFT-Eval и TIME.
Источники 2