TimesFM-3 বহুচর সময় সিরিজ পূর্বাভাসের জন্য একটি জিরো-শট ফাউন্ডেশন মডেল পরিচয় করায়, যা একাধিক লক্ষ্য, অতীত এবং গতিশীল কোভেরিয়েটস, এবং সহ-বিকাশশীল সিরিজের যৌথ পূর্বাভাস সমর্থন করে। ৩৩০ মিলিয়ন প্যারামিটার সহ ১ ট্রিলিয়নের বেশি টাইম পয়েন্টে প্রি-ট্রেনড, এটি রিটেল, ফাইন্যান্স, হেলথকেয়ার এবং অন্যান্য ডোমেনের বেঞ্চমার্কে পূর্ববর্তী ইউনিভেরিয়েট মডেলগুলোর চেয়ে ভালো পারফর্ম করে। ডিকোডার-ওনলি ট্রান্সফরমার প্যাচ-ভিত্তিক টোকেনাইজেশন, পার-সিরিজ নরমালাইজেশন, এবং একটি অল্টারনেটিং অ্যাটেনশন আর্কিটেকচার ব্যবহার করে যা কজ্যুয়াল টেম্পোরাল অ্যাটেনশনকে ফুল ভেরিয়েট অ্যাটেনশনের সাথে একত্রিত করে। এটি একটি একক-পাস, নন-অটোরিগ্রেসিভ ডিকোড সক্ষম করে, জটিল বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতি হ্যান্ডল করার সময় দক্ষতা এবং নির্ভুলতা উন্নত করে যেমন প্রোমোশন এবং আবহাওয়া যেন সহায়ক ডেটা দিয়ে আইসক্রিম বিক্রির পূর্বাভাস। TimesFM-3 কঠোরভাবে ইউনিভেরিয়েট থেকে নেটিভ বহুচর পূর্বাভাসে একটি পরিবর্তন চিহ্নিত করে, উত্পাদন পরিবেশে প্রযোজ্যতা এবং গ্রহণযোগ্যতা প্রসারিত করে।

প্রধান উদ্ভাবনগুলিতে একাধিক লক্ষ্য (পয়েন্ট এবং কোয়ান্টাইল পূর্বাভাস) সমর্থন, লুকঅহেড টোকেন কৌশলের মাধ্যমে অতীত এবং ভবিষ্যৎ কোভেরিয়েটস অন্তর্ভুক্তি, এবং একটি ২D অ্যাটেনশন গ্রিড যা টেম্পোরাল ডাইনামিক্স এবং ক্রস-সিরিজ কোরিলেশন উভয়ই ক্যাপচার করে। ৩২ টাইম স্টেপের প্যাচ প্রসেস করে এবং কন্টিগুয়াস প্যাচ মাস্কিং কৌশল ব্যবহার করে, মডেল টাস্ক-স্পেসিফিক ফাইন-টিউনিং ছাড়াই জিরো-শট জেনারেলাইজেশন অর্জন করে, প্রধান পূর্বাভাস বেঞ্চমার্কগুলিতে স্টেট-অফ-দ্য-আর্ট পারফরম্যান্স সরবরাহ করে।

এই রিলিজ Times FM এবং Times FM-2.5-এর সাফল্যের ওপর তৈরি, Google AI-এর টাইম-সিরিজ ফাউন্ডেশন মডেল লিনিয়েজকে বাস্তব-বিশ্বের পূর্বাভাস সমস্যার অন্তর্নিহিত বহুচর প্রকৃতি সমাধান করার জন্য প্রসারিত করে। এই অগ্রগতি विविध শিল্পে গ্রহণযোগ্যতা ত্বরান্বিত করার আশা করা হয়, রিটেল এবং ফাইন্যান্স থেকে ম্যানুফ্যাকচারিং এবং প্রাকৃতিক বিজ্ঞান পর্যন্ত।

330 million, 1 trillion, Times FM, Times FM‑2.5, Google AI