#T5架构

Chronos-T5-Base是一个基于T5架构的时间序列预测基础模型，拥有2亿参数。该模型将时间序列数据转化为token序列，并通过交叉熵损失函数进行训练。通过采样多个可能的未来轨迹，Chronos-T5-Base能够生成概率预测结果。模型在大量公开时间序列数据和合成数据上训练，适用于多种时间序列预测场景，为研究人员和开发者提供了一个强大的预训练工具。

Chronos-T5-Large是一个大规模时间序列预测基础模型，基于T5架构设计，包含7.1亿参数。模型通过将时间序列转换为token序列进行训练，能够生成概率性预测结果。它在海量公开时间序列数据和合成数据上训练，适用于广泛的时间序列预测任务。研究人员可使用简洁的Python接口调用模型，获取未来趋势预测及相应的置信区间。