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Mistral 发布 Timestral 时间序列基础模型,在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 上登顶
Introducing Timestral
AI 导读
Mistral 发布了 Timestral,这是其首个时间序列基础模型系列,包含从 5M 到 209M 参数的四种规模。最大的模型在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三大主要公开基准上,在来自单一检查点、未使用集成方法的预训练零样本模型中排名第一,且参数量仅为此前最先进模型的三分之二。Timestral 可生成具有 21 个分位数的概率多变量预测,支持仅历史协变量和已知未来协变量,可在无 GPU 的 CPU 上运行,并可通过 Mistral Forge 进行微调,同时在修改版 MIT 许可证下发布了 GitHub 仓库和技术报告。
推荐理由
Mistral 的首个时间序列基础模型系列凭借 209M 参数的检查点在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 上宣称获得零样本排名第一,为预测工作提供了规模与精度的权衡参考。
来源:Mistral AI · mistral.ai