연구진이 700만 파라미터의 초소형 시계열 기반 모델 CITRAS-FM을 공개했어요. 이 모델은 다양한 변수와 외부 요인(covariate)을 고려한 예측이 가능해요.
CITRAS-FM은 Shifted Attention을 활용해 외부 요인을 효과적으로 활용하고, CovSynth 기법으로 부족한 외부 요인 데이터를 합성하여 학습했어요.
fev-bench 100개 작업에서 CITRAS-FM은 1천만 미만 규모의 다른 모델보다 뛰어난 정확도를 보였고, 0.1초 미만의 CPU 추론 속도를 제공해요.