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Mistral发布时序基础模型Timestral

1 篇报道1 个报道来源18 天前更新

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AI 综述

Mistral AI 发布其首个时间序列基础模型系列 Timestral，包含 5M、28M、123M 和 209M 四个尺寸，共享同一架构与训练配方，支持概率化多变量预测以及过去协变量和已知未来协变量。Mistral 称，最大版本 209M 参数在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三个公开基准上均排名第一，参数量约为此前 SOTA 的三分之二。 该系列推理无需 GPU：在 8 线程标准服务器 CPU 上，用三周 15 分钟粒度历史预测未来一天，5M 模型耗时 10 ms，209M 模型耗时 140 ms。Mistral 表示已发布 GitHub 仓库供用户在自己的数据上运行，并称有进一步需求的组织可通过 Mistral Forge 使用该模型。

AI 根据报道生成 · 18 天前更新

最新进展10月15日 20:00
Mistral 发布时间序列基础模型 Timestral，209M 参数登顶三大基准

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沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月15日
  1. Mistral AI 精选
    Mistral 发布时间序列基础模型 Timestral，209M 参数登顶三大基准

    Mistral 发布首个时间序列基础模型系列 Timestral，最大版本仅 209M 参数，在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三个公开基准上均排名第一，参数量约为此前 SOTA 的三分之二。该系列包含 5M、28M、123M 和 209M 四个尺寸，共享同一架构与训练配方，支持概率化多变量预测以及过去协变量和已知未来协变量。推理无需 GPU，在 8 线程标准服务器 CPU 上，用三周 15 分钟粒度历史预测未来一天，5M 模型耗时 10 ms，209M 模型耗时 140 ms。