Google TimesFM-ICF: Революція Прогнозування Часових Ряд Купити!

Google переосмислює прогнозування часових рядів за допомогою "контекстного точного налаштування"

Ванкувер, Канада, 9 жовтня 2025 - На щорічній Міжнародній конференції з машинного навчання (ICML 2025), що пройшла у Ванкувері з 13 по 19 липня 2025 року, підрозділ Google Research представив новаторську архітектуру штучного інтелекту під назвою TimesFM-ICF. Цей підхід обіцяє радикально змінити спосіб прогнозування часових рядів, забезпечуючи точність, раніше можливу лише при інтенсивному налаштуванні моделей, проте без потреби у традиційному перенавченні. Інакше кажучи, ця технологія може стати каталізатором суттєвих змін у таких галузях, як SEO, електронна комерція та логістика.

Прогрес у передбаченні часових рядів має вирішальне значення для багатьох сфер - від фінансового аналізу до планування ланцюгів поставок. Традиційні рішення, зокрема Facebook Prophet або Amazon DeepAR, часто вимагають великого обсягу даних для навчання, ручного коригування під кожен новий набір даних чи компромісів у продуктивності. TimesFM-ICF (In-Context Fine-tuning) від Google усуває ці обмеження, впроваджуючи так зване «контекстне точне налаштування». Це досягається за рахунок інтелектуального використання до 50 прикладів із релевантних часових рядів, що дозволяє моделі досягати результативності, порівнянної з налаштованими моделями, залишаючись «zero-shot» - тобто без оновлення градієнтів чи навчальних циклів.

Механізм TimesFM-ICF: новий погляд на архітектуру Transformer

У центрі TimesFM-ICF лежить модифікована Transformer-архітектура з декодером. На відміну від традиційного підходу, коли модель тренується на одному часовому ряді, нова система дозволяє подавати кілька пов'язаних рядів як контекстні приклади поряд із цільовим рядом. Цей процес подібний до «few-shot» промптингу великих мовних моделей (LLM).

Ключові архітектурні новації TimesFM-ICF включають:

• Розділові токени (Separator Tokens): Спеціальні токени розмежовують різні приклади часових рядів, запобігаючи їх сприйняттю як єдиного безперервного сигналу.
• Міжприкладну увагу (Cross-Example Attention): Механізм уваги аналізує взаємозв'язки між різними прикладами у контекстному вікні, виявляючи закономірності з пов'язаних серій.
• Відсутність позиційного кодування (No Positional Encoding - NoPE): На відміну від звичних Transformer-моделей, відмова від позиційного кодування підвищує узагальнення за довжиною, що критично важливо, коли контекстні вікна розширюються з 512 до 25 600 часових точок (50 × 512).
• Патч-орієнтована обробка (Patch-Based Processing): Кожен часовий ряд ділиться на «патчі» (по 32 точки), які вбудовуються за допомогою залишкових блоків і обробляються авторегресивно.

«Наш підхід in-context fine-tuning підвищує продуктивність TimesFM (базової моделі) порівняно з усіма іншими еталонними моделями і досягає рівня TimesFM-FT - моделі, що окремо точно налаштовує TimesFM (базову) на тренувальному зрізі кожного завдання перед прогнозуванням», - йдеться в доповіді Google.

Практичний вплив на індустрію

Застосування TimesFM-ICF виходить далеко за межі академічних досліджень. Для SEO-спеціалістів, маркетологів і аналітиків електронної комерції ця технологія відкриває нові можливості:

1. Прогнозування «холодного старту» - Для нових продуктів чи веб-сайтів із обмеженою історією TimesFM-ICF може скористатися контекстними прикладами з аналогічних запусків, забезпечуючи швидке та точне передбачення без необхідності чекати місяці на накопичення даних.
2. Адаптація до ринкових змін - Модель здатна реагувати на раптові зміни патернів (наприклад, «чорні лебеді» чи нові споживчі тенденції), включаючи свіжі приклади у контекст і забезпечуючи більш оперативне прогнозування.
3. Багаторівневе прогнозування - На відміну від традиційних систем, які потребують окремих налаштувань для різних гранулярностей (годинні, денні, тижневі), TimesFM-ICF працює з кількома рівнями деталізації одночасно, використовуючи відповідні контекстні дані.
4. Оптимізація коефіцієнта конверсії в e-commerce - Можливість передбачати результати A/B-тестів на ранніх етапах, спираючись на історичні дані схожих кампаній та сезонні патерни, дозволяє швидше впроваджувати ефективні рішення.
5. Розширений аналіз маркетингових каналів - Прогнозування впливу змін у витратах на канал з урахуванням успішних кампаній, взаємодії каналів і реакції конкурентів значно підвищує точність атрибуції.
6. Виявлення аномалій у реальному часі - Модель порівнює поточні патерни з очікуваними, використовуючи схожі історичні контексти, і реагує на відхилення, що свідчать про аномалії.

За результатами досліджень, TimesFM-ICF демонструє покращення на 6,8 % у порівнянні з базовою TimesFM, досягаючи продуктивності налаштованої моделі без жодного навчання. Крім того, її застосування виявилося 16 разів швидшим за традиційне точне налаштування (25 хв проти 418 хв), а ефективність зберігається навіть при малому числі контекстних прикладів (від 5 до 50).

Потенціал та подальші кроки

TimesFM-ICF, хоча ще не випущена у відкритий доступ, має стати ключовим інструментом для компаній, які прагнуть максимально використовувати дані в прийнятті рішень. Її архітектура відкриває нові горизонти для:

• Федеративного навчання без навчання - Дозволяє організаціям обмінюватися зашифрованими вбудовуваннями патернів як контекстом, не розкриваючи конфіденційних сирих даних.
• Адаптації в реальному часі - Модель може динамічно оновлювати прогнози, включаючи найсвіжіші дані, без потреби у перенавченні.
• Крос-доменного трансферу знань - Використання патернів з одного сегмента (наприклад, вірусний контент у соцмережах) для прогнозування поведінки в іншому (наприклад, продажі нових товарів).

Базова TimesFM вже доступна в репозиторії Google Research на GitHub та у PyPI, проте версія TimesFM-ICF з функцією «контекстного навчання» ще не випущена. Презентація на ICML 2025 підкреслює активну роботу Google над подальшим розвитком ШІ, зокрема у сфері обробки та прогнозування часових рядів. Це ставить перед бізнесом завдання не лише стежити за новими технологіями, а й активно готуватися до їх інтеграції, створюючи власні «бібліотеки контексту» і плани міграції.

Додаткову інформацію про дослідження Google та інші прориви в галузі машинного навчання, представлені на ICML 2025, можна знайти в офіційних матеріалах конференції на сайті icml.cc та research.google. З публікацією наукової статті про TimesFM-ICF можна ознайомитися за посиланням: In-Context Fine-Tuning for Time-Series Foundation Models.