До сих пор прогнозирование временных рядов означало разработку и поддержку уникальной модели для каждого случая. IBM выпустила Granite Time Series PatchTST-FM-r2 — новую версию своей модели, которая предлагает производительность без дополнительной настройки.
Модель Granite Time Series PatchTST-FM-r2 заняла первое место среди всех открытых моделей с коммерчески дружественной лицензией в бенчмарке GIFT-Eval. Среди всех реплицируемых моделей, работающих без предварительной настройки (zero-shot), она занимает вторую строчку.
Версия r2, насчитывающая около 385 миллионов параметров, получила обновлённую архитектуру, расширенный набор данных для предварительного обучения и улучшенные возможности. Теперь она поддерживает вероятностное прогнозирование (с 99-квантильным предсказанием) и заполнение пропущенных значений.
Модель распространяется под двойной открытой лицензией — Apache 2.0 и OpenMDW 1.0, что снимает ограничения на её коммерческое использование. Веса модели, её архитектура, пайплайн для инференса и код для воспроизведения результатов доступны на Hugging Face и GitHub.
Релиз Granite Time Series PatchTST-FM-r2 с открытой лицензией даёт бизнесу инструмент для прогнозирования, снимая барьеры для внедрения. Однако в документации не уточняется, как модель обрабатывает экстремальные аномалии или редкие события, что может быть критично для некоторых сфер применения.