Tiny Time Mixers (TTM)轻量级时间序列基础模型：无需注意力机制，并且在零样本预测方面表现出色
大语言模型的发展让研究人员专注于建立尽可能大的模型。但是其实较小的模型在某些任务中表现会优于较大的模型时，例如：Llama 3-8B在MMLU任务上的表现优于较大的Llama 2-70B !
这就说明大模型并不是万能的，在一些特定任务中，小模型表现得可能会更出色。所以IBM的研究人员就推出了一个轻量级模型Tiny Time Mixers[1]，并且在M4数据集上优于大型SOTA模型(包括MOIRAI)，并且它还是开源的!
https://avoid.overfit.cn/post/d7c8ea6e69e94a39930241a7c17059b7
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