NX-AI/tirex

解決する課題

TiRexは、ユーザーが独自のデータセットでモデルを学習させる必要なく、高精度な時系列予測を提供するために設計されています。事前学習済みアプローチを採用することで、短期および長期の両方の期間において信頼性の高い予測を行うという課題に対処します。

仕組み

xLSTMアーキテクチャに基づくTiRexは、35Mパラメータのモデルであり、強化されたインコンテキスト学習（in-context learning）を活用してゼロショット予測を実行します。将来の値に対して点推定と分位点推定の両方を生成できます。予測だけでなく、時系列の分類や回帰タスクにも使用可能です。

対象ユーザー

ゼロからカスタムモデルを学習させるオーバーヘッドなしで、即座に高性能な予測、分類、または回帰を必要とする時系列データを扱うデータサイエンティストや研究者。

特徴

• ゼロショット機能: ユーザーデータでの学習を必要とせずに将来の値を予測します。
• 多様な出力: 点推定と分位点推定の両方を提供します。
• 幅広い用途: 予測、分類、回帰をサポートします。
• 最適化: 最適化された推論のためにONNXモデルとして利用可能であり、互換性のあるGPUでのパフォーマンス向上のためにカスタムCUDA kernelsをサポートしています。