Mistral a annoncé le lancement de Timestral, sa première gamme de modèles de fondation pour les séries temporelles. Le plus grand modèle compte 209 millions de paramètres et occupe la première place des trois principaux benchmarks publics de prévision — GIFT-Eval, TIME et fev-bench — tout en utilisant moins de paramètres que les modèles qui le devançaient. Quatre tailles sont proposées (5 M, 28 M, 123 M et 209 M) et les modèles fonctionnent sur des processeurs classiques : aucun GPU n’est nécessaire pour l’inférence. Ils prennent en charge les données historiques seules ainsi que les variables explicatives futures connues, et produisent des prévisions probabilistes avec 21 quantiles.
Pourquoi c'est important
Les entreprises peuvent améliorer la planification fondée sur les données de capteurs et l’évaluation des risques sans investir dans du matériel GPU.
