基于MoE架构的时序数据基本模型 — Time-MoE

Time-MoE指的是什么？

Time-MoE是一款创新的时间序列基础架构模型，它采用了混合专家（Mixture of Experts, MoE）的结构设计，并将预训练时间序列模型的参数量扩展到了十亿级别。通过运用稀疏激活技术，在执行预测任务时仅启动部分网络节点，从而提高了计算效率并降低了成本。此模型能够支持任意长度的时间序列输入和输出范围，适用于从短期到长期的各种类型的时间序列预测工作。Time-MoE在全新的大规模数据集Time-300B上进行了预训练，该数据集包含了超过三千亿个时间点的数据，并且跨越了九个以上的不同领域，成为了目前公开的最大的时间序列数据集之一。这为模型提供了丰富的跨域训练资源，保证其能够实现广泛任务中的优秀泛化性能。

Time-MoE的核心特性

• 精准的时间序列预报Time-MoE具备执行精确时序预测的能力，适用于广泛的应用场景和多个行业领域。
• 广泛的输入和输出区间灵活性能够处理各种长度的输入与输出数据，适用于涵盖短时间至长时段的各种时间序列预测工作。
• 多种分辨率预报能够实现多种规模的预测，增强模型的适应性。
• 预先训练的能力通过在大型数据集合Time-300B上实施预训练，以识别和学习复杂的时序关联性。
• 广义适用性经过跨领域数据的培训，拥有在多种任务中表现出色的能力。

Time-MoE的核心技术机制

• 结合了多种专长的系统结构（MoE）采用稀疏激活动态，在预测过程中仅仅启用一部分神经元节点，从而有效提升运算效能。
• 自动回溯操作模式该架构采用单纯的解码器式Transformer模型，能够适应多样化的预测区间。
• 定点分割与编码技术时间序列的数据经过了点状分割与编码处理，确保了时间顺序的信息不受损失。
• 多重自我关注机制与稀疏混合专家网络层面采用多头自我注意机制与稀疏混合专家网络来对编码序列进行处理。
• 多重任务训练通过在训练过程中对各种分辨率下的预测模块进行优化，增强了模型的适应性。

Time-MoE项目的网址

• Git代码库：可在GitHub上找到名为Time-MoE的项目仓库，其链接为https://github.com/Time-MoE/Time-MoE。
• HuggingFace的模型集合您可以访问此链接：https://huggingface.co/datasets/Maple728/Time-300B 来查看 Time-300B 数据集。
• arXiv科技文章在学术论文数据库中可以找到这篇文档，其链接为：https://arxiv.org/abs/2409.16040 ，请注意，直接访问PDF文件的正确链接格式应以“/pdf”结尾而非“/abs”，上述给出的是获取摘要信息的标准路径。

Time-MoE的使用场合

• 电力调控通过预估电力需求、能量使用情况或是可再生能源的产出量，来助力提升能源调度效率并减少开支。
• 金融市场展望对股票市场行情、汇率变动及经济指标进行解析与预估，以辅助制定投资策略。
• 在线零售销售额通过对产品销量的预估，企业可以优化其库存管理并相应地调整销售策略。
• 天气预测预报气候变动，向农业、交通运输及旅游业等众多领域供应关键的气象数据。
• 城市交通设计通过预估交通流量及拥塞状况，支持城市的交通管理与规划工作。