論文の概要: Performance of Zero-Shot Time Series Foundation Models on Cloud Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12944v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 15:28:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:06:16.557265
• Title: Performance of Zero-Shot Time Series Foundation Models on Cloud Data
• Title（参考訳）: クラウドデータを用いたゼロショット時系列モデルの性能評価
• Authors: William Toner, Thomas L. Lee, Artjom Joosen, Rajkarn Singh, Martin Asenov,
• Abstract要約: 時系列基礎モデル(FM)は、ゼロショットマルチドメイン予測の一般的なパラダイムとして登場した。 我々は、よく知られたFMが、この設定で意味のある、あるいは正確なゼロショット予測を生成できないことを実証する。 FMが突然、不規則でランダムに見える予測を出力するケースなど、興味深い病理もいくつか紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32622301272834525
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• Abstract: Time series foundation models (FMs) have emerged as a popular paradigm for zero-shot multi-domain forecasting. FMs are trained on numerous diverse datasets and claim to be effective forecasters across multiple different time series domains, including cloud data. In this work we investigate this claim, exploring the effectiveness of FMs on cloud data. We demonstrate that many well-known FMs fail to generate meaningful or accurate zero-shot forecasts in this setting. We support this claim empirically, showing that FMs are outperformed consistently by simple linear baselines. We also illustrate a number of interesting pathologies, including instances where FMs suddenly output seemingly erratic, random-looking forecasts. Our results suggest a widespread failure of FMs to model cloud data.
• Abstract（参考訳）: 時系列基礎モデル(FM)は、ゼロショットマルチドメイン予測の一般的なパラダイムとして登場した。 FMは多様なデータセットに基づいてトレーニングされており、クラウドデータを含む複数の時系列ドメインにまたがる効果的な予測器であると主張している。 本研究では,この主張を考察し,クラウドデータに対するFMの有効性について検討する。 我々は、よく知られたFMが、この設定で意味のある、あるいは正確なゼロショット予測を生成できないことを実証する。 我々はこの主張を実証的に支持し、FMは単純な線形ベースラインによって一貫して性能が向上していることを示す。 FMが突然、不規則でランダムに見える予測を出力するケースなど、興味深い病理もいくつか紹介する。 我々の結果は、FMがクラウドデータのモデル化に広範囲に失敗していることを示唆している。

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