論文の概要: Chronos-2: From Univariate to Universal Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15821v1
• Date: Fri, 17 Oct 2025 17:00:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.719791
• Title: Chronos-2: From Univariate to Universal Forecasting
• Title（参考訳）: Chronos-2:Universal ForecastingからUniversal Forecastingへ
• Authors: Abdul Fatir Ansari, Oleksandr Shchur, Jaris Küken, Andreas Auer, Boran Han, Pedro Mercado, Syama Sundar Rangapuram, Huibin Shen, Lorenzo Stella, Xiyuan Zhang, Mononito Goswami, Shubham Kapoor, Danielle C. Maddix, Pablo Guerron, Tony Hu, Junming Yin, Nick Erickson, Prateek Mutalik Desai, Hao Wang, Huzefa Rangwala, George Karypis, Yuyang Wang, Michael Bohlke-Schneider,
• Abstract要約: Chronos-2は、一変量、多変量、共変量による予測タスクをゼロショットで処理できる事前訓練されたモデルである。 fev-bench、GIFT-Eval、Chronos Benchmark IIの3つの総合ベンチマークで最先端のパフォーマンスを提供する。 Chronos-2のコンテキスト内学習能力は、現実世界の予測パイプラインで"as is"として使用できる汎用予測モデルとして確立されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.753731922908905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pretrained time series models have enabled inference-only forecasting systems that produce accurate predictions without task-specific training. However, existing approaches largely focus on univariate forecasting, limiting their applicability in real-world scenarios where multivariate data and covariates play a crucial role. We present Chronos-2, a pretrained model capable of handling univariate, multivariate, and covariate-informed forecasting tasks in a zero-shot manner. Chronos-2 employs a group attention mechanism that facilitates in-context learning (ICL) through efficient information sharing across multiple time series within a group, which may represent sets of related series, variates of a multivariate series, or targets and covariates in a forecasting task. These general capabilities are achieved through training on synthetic datasets that impose diverse multivariate structures on univariate series. Chronos-2 delivers state-of-the-art performance across three comprehensive benchmarks: fev-bench, GIFT-Eval, and Chronos Benchmark II. On fev-bench, which emphasizes multivariate and covariate-informed forecasting, Chronos-2's universal ICL capabilities lead to substantial improvements over existing models. On tasks involving covariates, it consistently outperforms baselines by a wide margin. Case studies in the energy and retail domains further highlight its practical advantages. The in-context learning capabilities of Chronos-2 establish it as a general-purpose forecasting model that can be used "as is" in real-world forecasting pipelines.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された時系列モデルは、タスク固有のトレーニングなしで正確な予測を生成する推論のみの予測システムを実現している。 しかし、既存のアプローチは主に単変量予測に重点を置いており、多変量データと共変量が重要な役割を果たす実世界のシナリオにおける適用性を制限している。 単変量,多変量,共変量を含む予測タスクをゼロショットで処理できる事前学習モデルであるChronos-2を提案する。 Chronos-2は、グループ内の複数の時系列をまたいだ効率的な情報共有を通じて、コンテキスト内学習(ICL)を促進するグループアテンション機構を採用している。 これらの一般的な機能は、単変量級数上の多変量構造を規定する合成データセットのトレーニングによって達成される。 Chronos-2は、fev-bench、GIFT-Eval、Chronos Benchmark IIの3つの総合ベンチマークで最先端のパフォーマンスを提供する。 多変量および共変量インフォームド予測を強調する fev-bench では、Chronos-2 の普遍 ICL 機能は既存のモデルよりも大幅に改善されている。 共変量を含むタスクでは、ベースラインを広いマージンで一貫して上回る。 エネルギーと小売分野におけるケーススタディは、その実用上の利点をさらに強調している。 Chronos-2のコンテキスト内学習能力は、現実世界の予測パイプラインで"as is"として使用できる汎用予測モデルとして確立されている。

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