chronos-t5-small

chronos-t5-small

T5架构预训练时间序列模型 实现概率性多轨迹预测

Chronos-t5-small是一个基于T5架构的预训练时间序列预测模型,参数量为4600万。该模型将时间序列转换为token序列进行训练,可生成多个未来轨迹的概率性预测。模型训练数据包括公开数据集和高斯过程生成的合成数据。它支持GPU加速和bfloat16精度,适用于多种时间序列预测场景。与原始T5模型相比,Chronos-t5-small采用更小的词汇表(4096个token),提高了计算效率。

语言模型Chronos-T5时间序列预测预训练模型模型Github概率预测开源项目Huggingface

项目概述

Chronos-T5-Small是一个基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型。它是Chronos模型家族中的一员,专门用于处理和预测时间序列数据。该模型采用46M参数量的架构,基于T5-efficient-small模型改进而来。

核心特点

  • 创新的数据处理方式:将时间序列数据通过缩放和量化转换为token序列
  • 概率预测能力:能够通过采样多个未来轨迹来生成概率性预测
  • 丰富的训练数据:模型在大量公开时间序列数据和合成高斯过程数据上进行训练
  • 灵活的应用场景:适用于各类时间序列预测任务

技术原理

整个模型的工作流程分为三个主要步骤:

  • 输入处理:将输入的时间序列经过缩放和量化,转换为token序列
  • 模型训练:使用交叉熵损失函数训练语言模型
  • 预测生成:通过自回归方式采样token,并将其映射回数值,生成多个预测轨迹

模型特点

  • 架构基础:采用T5架构,但对词汇表大小进行了优化
  • 词汇量:使用4096个不同的token,相比原始T5模型的32128个token大幅减少
  • 参数规模:拥有46M参数量,在性能和效率之间取得良好平衡
  • 预测方式:支持概率性预测,可生成预测区间

使用方法

模型使用非常简单,主要包括以下步骤:

  1. 通过pip安装companion repo
  2. 导入必要的库和模型
  3. 准备时间序列数据
  4. 使用pipeline进行预测
  5. 可视化预测结果

应用价值

  • 为时间序列分析提供了强大的预测工具
  • 支持概率预测,提供更丰富的预测信息
  • 易于使用的接口设计,方便集成到现有系统
  • 开源协议支持广泛应用场景

技术支持

  • 提供详细的使用文档和示例代码
  • 开源代码托管在GitHub上
  • Apache-2.0许可证确保使用自由
  • 持续更新和维护支持

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