Nixtla開源新創打造「TimeGPT」 實現時間序列應用領域的生成式AI

FIND研究員：楊崇甫 

近年來，隨著人工智慧技術的迅猛發展，企業對於預測未來趨勢的需求日益增加。在供應鏈管理、財務分析、能源調度等關鍵領域，精準的時間序列預測技術能有效降低風險、優化決策流程。TimeGPT是由Nixtla開發的生成式AI時間序列預測模型，專門用於預測各類時間序列數據，如財務市場變動、需求波動、能源消耗等。其核心技術基於Transformer架構，能夠處理長期時間依賴關係，並具備強大的多變數預測能力。另一方面，Nixtla 本身是一家專注於開源時間序列建模與預測的技術公司，提供多種AI驅動的分析工具，幫助企業提升決策效率。其中，Nixtla的開源庫（如 statsforecast 和 neuralforecast）已被廣泛應用於供應鏈管理、金融、製造等領域。本文將探討這兩項技術的應用場景、技術原理，以及它們如何透過生成式 AI 與數據驅動的方式，提升企業競爭力。 

技術原理

TimeGPT 是一種專為時間序列預測設計的生成式AI模型，它利用Transformer架構透過大規模歷史數據學習時間序列的特徵，提供準確的短期與長期預測能力。技術核心包含：

1. 長期依賴建模（Long-Range Dependencies）：TimeGPT採用自注意力機制（Self-Attention）來捕捉長期趨勢，能有效識別週期性與異常變化。

2. 多變數特徵整合（Multivariate Forecasting）：能同時處理多個變數，如市場需求、天氣、季節性影響等，提供更全面的預測結果。

3. 零樣本與小樣本適應能力（Zero-Shot & Few-Shot Learning）：即便數據量有限，TimeGPT 仍能透過遷移學習提供合理的預測。

圖1：TimeGPT transformer訓練生成架構範例

資料來源：https://docs.nixtla.io/docs/key-concepts

TimeGPT如何實現零樣本推理？

該模型基於金融、電力、交通、天氣、供應鏈、製造業等多個領域的數據集（超過1000億筆開放資料）進行訓練，在維度與數據量上達到相當高的水準，並進一步透過遷移學習技術對未見過的數據進行零樣本推理，這種數據多樣性確保了模型具備良好的穩定度與泛化能力。值得注意的是，由於該模型偏向商業應用，因此論文並未公開所使用的數據集，這使得TimeGPT的性能真實性難以驗證。Transformer由Encoder與Decoder兩種模型架構組合而成，通常生成式AI的模型主要為DecoderFIND研究員：李修瑋 

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圖1:虛擬分身貼圖設計

資料來源: https://www.mymoji.com.tw/avatar-selfie/

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FIND研究員：陳珮榕 想像一下，你在Instagram看到一座美麗的瀑布，內心對旅遊的期待逐漸醞釀成形。接下來，你打開數個網站，搜尋住宿、交通、景點門票和路線安排等，這個過程可能耗費兩到三週，逐漸消磨了對出遊的熱情。Layla AI正是為了解決這樣的問題而誕生，>