IBM、巨大企業を凌駕するオープンソースの時系列モデルをリリース

トレーニングなしで小規模モデルがチャートを支配する

IBMはGranite Time Series PatchTST-FM-r2を発表した。この時系列予測モデルは約3億8500万のパラメータを持ち、特定のトレーニングを受けずにデータを予測できる（ゼロショット）。GIFT-Evalベンチマークでは、全体で2位、寛容な商用ライセンスを使用するモデルの中で1位を獲得した。

畳み込みネットワークとマルチヘッド自己注意層を組み合わせて、短期的および長期的なパターンをキャプチャする。需要、価格、エネルギー負荷、テレメトリなどのドメイン全体で普遍的に機能する。

商用ライセンスが企業領域を引き付ける

重要な機能はデュアルライセンス（Apache 2.0およびOpenMDW 1.0）である。これにより、企業は他のプロバイダーの制限の厳しいライセンスで直面するような法的なハードルなしに、モデルを自社のシステムに自由に統合できる。ストリーミング時系列を扱う企業の展開において、これはオープンな重みを持つ既製のソリューションである。

事前トレーニング済みモデルには利点がある

このモデルはゼロショットカテゴリで優れているが、チャートは限界を明らかにしている。事前トレーニング中にテストデータを「見る」ことが許可されている競合モデルは、一般化への労力が少ないにもかかわらず、このモデルと競合することができる。ベンチマークにおけるゼロショットカテゴリと事前トレーニング済みカテゴリの比較は、PatchTST-FM-r2が両グループの大部分を打ち負かしているとしても、リンゴとオレンジの比較である。

本番ストリーミングアプリでの導入が決定づける

成功の証明はHugging Faceでの地位ではなく、ストリーミングデータ処理システム（KafkaやConfluentなど）への実際の展開になる。企業がモデルを微調整することなく、リアルタイムの負荷予測のためにPatchTST-FM-r2を展開できれば、業界標準になるだろう。

Lilithの判定

誰もが言語の巨大企業に目を向けている一方で、IBMは、サーバーがいつクラッシュするかを予測でき、しかも法務部門を必要としないインフラを、開発者の手に静かに渡したのだ。