Moirai 1.1 R Small

🚀 Moirai-1.1-R時間序列預測模型

Moirai-1.1-R是時間序列預測領域的重要模型，它是Moirai-1.0-R的全新升級版。該模型在低頻數據預測上表現出色，能有效提升預測的準確性，為時間序列預測提供了更強大的工具。

🚀 快速開始

Moirai-1.1-R是Moirai-1.0-R（https://huggingface.co/Salesforce/moirai-1.0-R-base）的全新升級版。在Monash存儲庫的40個數據集上，Moirai-1.1-R模型在低頻數據（如年度和季度數據）的歸一化平均絕對誤差（NMAE）方面取得了顯著改善（約20%）。

✨ 主要特性

• 性能提升：相較於舊版本，在低頻數據的預測上，歸一化平均絕對誤差（NMAE）有顯著降低，提升了約20%。
• 適用場景：適用於時間序列預測相關的研究場景，為學術研究提供有力支持。

📄 許可證

本項目採用CC BY-NC 4.0許可協議。

📚 詳細文檔

倫理考量

本版本僅用於支持學術論文的研究目的。我們的模型、數據集和代碼並非專門為所有下游用途而設計或評估。我們強烈建議用戶在部署此模型之前，評估並解決與準確性、安全性和公平性相關的潛在問題。我們鼓勵用戶考慮人工智能的常見侷限性，遵守適用法律，並在選擇用例時遵循最佳實踐，特別是在錯誤或濫用可能對人們的生活、權利或安全產生重大影響的高風險場景中。有關用例的更多指導，請參考我們的可接受使用政策（AUP）和人工智能可接受使用政策（AI AUP）。

⚠️ 重要提示

本版本僅用於學術研究，在部署模型前需評估並解決準確性、安全性和公平性等潛在問題。

💡 使用建議

考慮人工智能的常見侷限性，遵守適用法律，在高風險場景使用時遵循最佳實踐。