論文の概要: MOMENT: A Family of Open Time-series Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03885v2
• Date: Tue, 14 May 2024 03:04:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 19:11:33.168876
• Title: MOMENT: A Family of Open Time-series Foundation Models
• Title（参考訳）: MOMENT: オープン時系列ファウンデーションモデルのファミリー
• Authors: Mononito Goswami, Konrad Szafer, Arjun Choudhry, Yifu Cai, Shuo Li, Artur Dubrawski,
• Abstract要約: 汎用時系列解析のためのオープンソース基盤モデルのファミリであるMOMENTを紹介する。 我々は、タイムシリーズパイル(Time series Pile)と呼ばれる公開時系列のコレクションをコンパイルし、時系列固有の課題に体系的に取り組みます。 我々は、様々なタスクやデータセットに関する時系列基礎モデルを、限られた監督設定で評価するためのベンチマークを設計するための最近の作業に基づいて構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.0845213853369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce MOMENT, a family of open-source foundation models for general-purpose time series analysis. Pre-training large models on time series data is challenging due to (1) the absence of a large and cohesive public time series repository, and (2) diverse time series characteristics which make multi-dataset training onerous. Additionally, (3) experimental benchmarks to evaluate these models, especially in scenarios with limited resources, time, and supervision, are still in their nascent stages. To address these challenges, we compile a large and diverse collection of public time series, called the Time series Pile, and systematically tackle time series-specific challenges to unlock large-scale multi-dataset pre-training. Finally, we build on recent work to design a benchmark to evaluate time series foundation models on diverse tasks and datasets in limited supervision settings. Experiments on this benchmark demonstrate the effectiveness of our pre-trained models with minimal data and task-specific fine-tuning. Finally, we present several interesting empirical observations about large pre-trained time series models. Pre-trained models (AutonLab/MOMENT-1-large) and Time Series Pile (AutonLab/Timeseries-PILE) are available on Huggingface.
• Abstract（参考訳）: 汎用時系列解析のためのオープンソース基盤モデルのファミリであるMOMENTを紹介する。 時系列データの事前学習は,(1)大規模かつ密集した公開時系列リポジトリが存在しないこと,(2)マルチデータセットのトレーニングを煩雑なものにする多様な時系列特性のため,困難である。 さらに、これらのモデルを評価するための実験的なベンチマーク、特に限られたリソース、時間、監督のシナリオは、まだ初期段階にある。 これらの課題に対処するために、タイムシリーズパイルと呼ばれる、多種多様な公開時系列コレクションをコンパイルし、大規模なマルチデータセット事前トレーニングをアンロックするための時系列固有の課題に体系的に取り組む。 最後に、様々なタスクやデータセットの時系列基礎モデルを限られた監督設定で評価するためのベンチマークを設計するための最近の作業に基づいて構築する。 このベンチマーク実験は、最小限のデータとタスク固有の微調整による事前学習モデルの有効性を示す。 最後に,大容量の事前学習時系列モデルについて興味深い経験的観察を行った。 事前訓練されたモデル(AutonLab/MOMENT-1-large)と時系列コンパイル(AutonLab/Timeseries-PILE)はHuggingfaceで利用可能である。

関連論文リスト

• Deep Time Series Models: A Comprehensive Survey and Benchmark [74.28364194333447]
  時系列データは、現実世界のシナリオにおいて非常に重要である。 近年、時系列コミュニティで顕著なブレークスルーが見られた。 多様な分析タスクのためのディープ時系列モデルの公正なベンチマークとして、時系列ライブラリ(TSLib)をリリースします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T08:31:55Z)
• Understanding Different Design Choices in Training Large Time Series Models [71.20102277299445]
  不均一な時系列データに基づく大規模時系列モデル(LTSMs)のトレーニングには,ユニークな課題が伴う。 本稿では,時系列データに合わせた新しい統計プロンプトである,時系列プロンプトを提案する。 textttLTSM-bundleを導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T07:09:19Z)
• UniCL: A Universal Contrastive Learning Framework for Large Time Series Models [18.005358506435847]
  時系列分析は、金融から医療まで、さまざまな重要なアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 従来の教師付き学習手法は、まず各タスクにおける時系列データの広範なラベルを注釈付けする。 本稿では,時系列基礎モデルの事前学習を目的とした,普遍的でスケーラブルなコントラスト学習フレームワークUniCLを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T07:47:11Z)
• A Survey of Time Series Foundation Models: Generalizing Time Series Representation with Large Language Model [33.17908422599714]
  大規模な言語基盤モデルは、クロスタスク転送性、ゼロショット/フェーショット学習、意思決定説明性といった機能を公開した。 主な研究線は2つあり、例えば、時系列のためにゼロから事前訓練された基礎モデルと、時系列のために大きな言語基盤モデルを適用することである。 本調査は,関連研究の総合的な調査を行うための3E分析フレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T03:12:55Z)
• Unified Training of Universal Time Series Forecasting Transformers [104.56318980466742]
  マスク型ユニバーサル時系列予測変換器(モイライ)について述べる。 Moiraiは、新たに導入された大規模オープンタイムシリーズアーカイブ(LOTSA)で訓練されており、9つのドメインで27億以上の観測が行われた。 Moiraiは、フルショットモデルと比較してゼロショットの予測器として、競争力や優れたパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T20:00:45Z)
• Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models [83.03091523806668]
  本稿では,大規模時系列モデル(LTSM)の早期開発を目的とした。 事前トレーニング中に、最大10億のタイムポイントを持つ大規模なデータセットをキュレートします。 多様なアプリケーションのニーズを満たすため,予測,計算,時系列の異常検出を統一的な生成タスクに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T06:55:55Z)
• Pushing the Limits of Pre-training for Time Series Forecasting in the CloudOps Domain [54.67888148566323]
  クラウドオペレーションドメインから,大規模時系列予測データセットを3つ導入する。 強力なゼロショットベースラインであり、モデルとデータセットサイズの両方において、さらなるスケーリングの恩恵を受けています。 これらのデータセットと結果を取得することは、古典的および深層学習のベースラインを事前訓練された方法と比較した総合的なベンチマーク結果の集合である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T08:09:51Z)
• Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models [110.20279343734548]
  時系列予測は多くの実世界の力学系において重要な意味を持つ。 時系列予測のための大規模言語モデルを再利用するための再プログラミングフレームワークであるTime-LLMを提案する。 Time-LLMは、最先端の特殊な予測モデルよりも優れた、強力な時系列学習者である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T01:31:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。