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Google Research、TimesFM 2.5 公開 パラメータ 200M・コンテキスト 16k 対応
30秒で把握
- 1TimesFM 2.5 公開・200M パラメータ・コンテキスト長 16k に拡大
- 2LoRA ファインチューニング・XReg 共変量サポート・エージェント連携を追加
- 3旧バージョン (1.0/2.0) は v1 サブディレクトリにアーカイブ・pip で継続利用可
要約
Google Research は時系列予測向けの事前学習済み基盤モデル TimesFM 2.5 を公開した。パラメータ数を前バージョンの 500M から 200M に削減しつつ、コンテキスト長を 2048 から 16k に拡張した。オプションの 30M 量子化ヘッドにより最大 1k ホライゾンの連続分位数予測にも対応した。LoRA を用いたファインチューニング例や XReg による共変量サポート、エージェント連携機能も追加されている。
あなたへの影響
時系列予測を本番運用するチームは、パラメータ削減による推論コスト低下とコンテキスト長拡張を活かせる可能性があるため、`pip install timesfm[torch]` で 2.5 を試し既存モデルとの精度比較を行う価値がある。
推奨：LoRA ファインチューニングのサポートにより、ドメイン固有データへの適応も低コストで実施できるようになり得る。