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时序大模型突破十亿参数，华人团队Time-MoE预训练数据达3000亿个时间点
来源：IT之家 作者：
佚名
2024-10-24 09:21:52
Time-MoE采用了创新的混合专家架构，能以较低的计算成本实现高精度预测。研发团队还发布了Time-300B数据集，为时序分析提供了丰富的训练资源，为各行各业的时间序列预测任务带来了新的解决方案。
Time-MoE采用了创新的混合专家架构，能以较低的计算成本实现高精度预测。研发团队还发布了Time-300B数据集，为时序分析提供了丰富的训练资源，为各行各业的时间序列预测任务带来了新的解决方案。
在当今以数据为驱动的时代，时序预测已成为众多领域不可或缺的核心组成。然而，构建一个兼具强大性能与高效运算的大规模时序预测模型始终是一个巨大的挑战。此外，高质量的大型公共时间序列数据库的匮乏进一步加剧了这一难题。
近日，由来自普林斯顿大学、格里菲斯大学等全球多地的华人国际科研团队携手通力合作，创新性地提出了一种基于混合专家架构(MixtureofExperts,MoE)的时间序列基础模型Time-MoE，首次将时间序列预训练大模型的参数规模推向十亿级别，在时序预测领域实现了里程碑式的突破。
与此同时，团队精心整理了预训练数据集Time-300B，这是目前时序领域最大的公开数据集，为各类时序任务提供了前所未有的通用解决方案。这是首次在时序领域中采用如此大规模的预训练模型，标志着时序预测技术迈入了一个全新的时代。
Time-MoE模型通过MoE架构的独特优势，将模型参数成功扩展至24亿，不仅显著提升了预测精度，还在降低计算成本的同时超越了众多现有模型，全面达到了SOTA(StateoftheArt)水平。
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编辑：乔帅臣
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