FLAIR の全貌：パラメータ 4 個で 710M 超えの Foundation Model を上回る時系列予測手法

710M パラメータ対 4 パラメータ：Chronos-T5-Large は Amazon の時系列 Foundation Model で、710M パラメータを抱え GPU 必須である。それに対し、FLAIR は約 4 パラメータであり GPU 不要で、必要なものは numpy と scipy のみ。Python ファイル 1 つで約 500 行というコンパクトさ。これらの 2 つを同じベンチマークで比較した結果は Chronos Benchmark II（25 データセット、ゼロショット評価）である。 | Rank | Model | Params | Agg. Rel. MASE | GPU | | :--- | :--- | :---: | :---: | :---: | | 1 | FLAIR | ~4 | 0.696 | No | | 2 | Chronos-Bolt-B... | 710M | (結果省略) | Yes |

710Mパラメータ vs 4パラメータ Chronos-T5-Large。Amazonの時系列Foundation Model。710Mパラメータ、GPU必須。 FLAIR。パラメータ約4個。GPUなし。numpy と scipy だけ。Pythonファイル1つ、約500行。 この2つを同じベンチマークで比較するとどうなるか。Chronos Benchmark II (25データセット、ゼロショット評価) の結果です。 Rank Model Params Agg. Rel. MASE GPU 1 FLAIR ~4 0.696 No 2 Chronos-Bolt-B...