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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

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

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。

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