論文の概要: Toto: Time Series Optimized Transformer for Observability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07874v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 16:18:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 12:07:17.692667
• Title: Toto: Time Series Optimized Transformer for Observability
• Title（参考訳）: Toto: 可観測性のための時系列最適化トランス
• Authors: Ben Cohen, Emaad Khwaja, Kan Wang, Charles Masson, Elise Ramé, Youssef Doubli, Othmane Abou-Amal,
• Abstract要約: TotoはDatadogが開発した時系列予測のためのアートファウンデーションモデルの新たな状態である。 Totoは、観測可能性測定のために特別に調整された、初めての汎用時系列予測基盤モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1218164008522182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This technical report describes the Time Series Optimized Transformer for Observability (Toto), a new state of the art foundation model for time series forecasting developed by Datadog. In addition to advancing the state of the art on generalized time series benchmarks in domains such as electricity and weather, this model is the first general-purpose time series forecasting foundation model to be specifically tuned for observability metrics. Toto was trained on a dataset of one trillion time series data points, the largest among all currently published time series foundation models. Alongside publicly available time series datasets, 75% of the data used to train Toto consists of fully anonymous numerical metric data points from the Datadog platform. In our experiments, Toto outperforms existing time series foundation models on observability data. It does this while also excelling at general-purpose forecasting tasks, achieving state-of-the-art zero-shot performance on multiple open benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: この技術レポートでは、Datadogが開発した時系列予測のための新しい最先端基盤モデルであるTime Series Optimized Transformer for Observability (Toto)について述べる。 電気や気象などの領域における一般時系列ベンチマークの最先端化に加えて、このモデルは観測可能性指標に特化して調整された初めての汎用時系列予測基盤モデルである。 Totoは、現在発行されているすべての時系列基礎モデルの中で最大である、1兆の時系列データポイントのデータセットでトレーニングされた。 公開されている時系列データセットに加えて、Totoのトレーニングに使われるデータの75%は、Datadogプラットフォームから完全に匿名の数値メトリックデータポイントで構成されている。 実験では、Totoは観測可能性データに基づく既存の時系列基礎モデルよりも優れています。 これはまた、汎用的な予測タスクに優れ、複数のオープンベンチマークデータセットで最先端のゼロショットパフォーマンスを達成する。

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