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Chronos Bolt Base Fine Tuned V1
1億9000万時系列データポイントでファインチューニングされた間欠的需要予測モデル
ダウンロード数 5,944
リリース時間 : 1/24/2025
モデル概要
間欠的で変動の激しい時系列予測に最適化されたファインチューニングモデルで、季節性商品の需要予測に特に適しています
モデル特徴
間欠的需要予測の最適化
季節性商品の需要予測など、間欠的で変動の激しい時系列データに特化して最適化されています
多次元時系列処理
外生情報を含む多次元時系列データの処理をサポート
高品質なファインチューニングデータセット
1億9000万の時系列データポイントを含む独自データセットでファインチューニングされています
モデル能力
時系列予測
間欠的需要予測
多次元時系列分析
シーケンス・ツー・シーケンスモデリング
使用事例
小売・サプライチェーン
季節性商品の需要予測
季節性商品の間欠的需要変動を予測
WQL指標が0.5031を達成
SafetensorsおすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98