Mistral、過去の数値から将来を予測するモデルTimestralを公開(mistral.ai)

- Timestralは、設備センサーの値や日別売上など、時間順に蓄積された数値を見て将来の値を予測するモデル群です。5Mから209Mパラメータまで四つのサイズがあり、予測値を一つだけ示すのではなく、複数の分位数で不確実性の範囲も合わせて示します。 - Mistralは、最大の209Mモデルが公開ベンチマークのGIFT-Eval、TIME、fev-bench三つで1位になったと発表しました。これは開発チームの主張です。比較は、追加学習なしですぐに使うzero-shotモデル同士を、単一のチェックポイントで比べた結果です。 - 原文によると、8スレッドのサーバーCPUで、15分間隔で記録された3系列を使って一日先を予測したところ、5Mモデルは10ms、209Mモデルは140msかかりました。この速度の数値も、Mistralが測定して示した条件によるものです。原文では、GPUなしで推論できると説明されています。