「TimeGPT：時系列予測のための初の基礎モデル」

『タイムGPT：時系列予測のための革新的な基本モデル』

Pythonを使用して、最初のジェネレーティブプリトレーニング予測モデルを探索し、プロジェクトに適用してみましょう

時系列予測の分野は非常に興味深い時期を迎えています。過去3年間だけで、N-BEATS、N-HiTS、PatchTST、およびTimesNetなど、多くの重要な貢献がありました。

同時に、大規模言語モデル（LLMs）も最近非常に人気があり、ChatGPTなどのアプリケーションとして広く利用されています。これらのモデルは、追加のトレーニングなしでさまざまなタスクに適応できるためです。

そこで問題になるのは、自然言語処理用の基礎モデルのように、時系列データ用の基礎モデルは存在するのかということです。大量の時系列データで事前トレーニングされた大規模なモデルが、未知のデータに対して正確な予測を行うことは可能なのでしょうか？

Azul GarzaとMax Mergenthaler-Cansecoによって提案されたTimeGPT-1は、LLMの技術とアーキテクチャを予測の分野に適用し、ゼロショット推論が可能な最初の時系列基礎モデルを成功裏に構築しています。

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この記事では、まずTimeGPTのアーキテクチャとトレーニング方法を探索します。その後、N-BEATS、N-HiTS、PatchTSTなどの最新の手法との比較を含め、予測プロジェクトでTimeGPTを適用し、そのパフォーマンスを評価します。

詳細については、元の論文をご覧ください。

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さあ、始めましょう！

TimeGPTを探索しよう

前述の通り、TimeGPTは時系列予測のための基礎モデルの最初の試みです。

TimeGPT-1より

上の図から、TimeGPTの一般的なアイデアは、モデルを…

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