[Add] TimesFM (google-research/timesfm)

[9bow]

프로젝트 정보

• 이름: TimesFM
• GitHub URL: https://github.com/google-research/timesfm
• Website: https://research.google/blog/a-decoder-only-foundation-model-for-time-series-forecasting/
• 설명(한국어): Google Research가 개발한 시계열 예측용 사전학습 파운데이션 모델로, decoder-only 아키텍처 기반입니다. pip 설치 후 BigQuery ML, Vertex AI, 또는 직접 파이썬 코드에서 시계열 예측 컴포넌트로 활용할 수 있습니다.
• Stars: 18,510
• Forks: 1,811
• License: Apache-2.0
• Language: Python
• Topics: (none)

제안 모듈/카테고리

• Module: model-algorithm (모델 & 알고리즘)
• Category: llm (대규모 언어 모델)

근거

TimesFM은 decoder-only 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 파운데이션 모델로, 시계열 데이터를 처리하는 특화 모델입니다. model-algorithm 모듈 내 카테고리(llm, vision-model, embedding-model, multimodal) 중 파운데이션 모델 아키텍처 관점에서 llm이 가장 근접합니다. (시계열 전용 카테고리가 없음)

제안 태그

time-series, forecasting, foundation-model, google, pytorch

한국어 지원

없음 (koreanSupport: false)

[9bow]

카테고리 업데이트 안내

model-algorithm 모듈에 시계열 모델 카테고리(time-series-model)가 새로 추가되었습니다.

항목	변경 전	변경 후
카테고리	llm	time-series-model

TimesFM은 시계열 예측 전용 파운데이션 모델로, 새로 추가된 time-series-model 카테고리가 훨씬 더 적합합니다. 등재 시 해당 카테고리로 진행하겠습니다. 🙏