구글 TimesFM 2.5 공개: 1GB VRAM에서 작동하는 시계열 예측 모델

요약

Google이 개발한 시계열 예측 모델 TimesFM은 별도의 추가 학습 없이 제로샷(Zero-shot) 방식으로 판매량, 가격, 트래픽, 에너지 수요 등을 예측할 수 있습니다. 약 1,000억 개의 실제 및 합성 데이터로 사전 학습되었으며, CPU나 1GB VRAM 수준의 일반 소비자용 GPU 환경에서도 로컬 실행이 가능합니다. ICML 2024에서 처음 공개된 이후 현재 2.5 버전까지 업데이트되었으며, 2억 개의 파라미터와 16k 토큰 컨텍스트를 지원합니다. 특히 수만 개의 SKU를 보유한 유통 기업의 경우, 기존 방식처럼 개별 모델을 피팅할 필요 없이 한 번의 패스로 예측을 수행할 수 있다는 장점이 있습니다. 출시 당시 GIFT-Eval 리더보드 1위를 기록했으며, 현재는 Amazon의 Chronos-2, Salesforce의 MOIRAI 2.0 등과 함께 실무에서 유용하게 활용되는 모델 중 하나입니다.

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