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解決する課題

Chronosは、時系列予測のための学習済み基盤モデルを提供し、新しいデータセットごとにカスタムモデルをゼロからトレーニングする必要性を排除します。これにより、ゼロショット予測が可能になり、モデルは追加のトレーニングなしで見慣れないデータに対して正確な予測を行うことができます。

仕組み

Chronosは、時系列予測を言語モデリングの問題として扱います。スケーリングと量子化を通じて時系列データをトークンのシーケンスに変換し、言語モデルアーキテクチャを活用できるようにします。このプロジェクトには、主に3つのモデルバリエーションがあります：

• Chronos-2: 単変量、多変量、および共変量に基づいた予測をサポートする最新バージョン。
• Chronos-Bolt: パッチベースのアプローチを使用して履歴データをチャンク化する高性能バリエーション。これにより、直接的なマルチステップ予測が可能になり、推論が大幅に高速化され、メモリ使用量も削減されます。
• Chronos (Original): 量子化されたトークンにクロスエントロピー損失を使用して、将来の軌跡をサンプリングすることで確率的予測を生成するベースファミリー。