- Opublikowano dnia
Po dwóch latach od wypuszczenia pierwszych pretrained transformerów dla szeregów czasowych — TimesFM od Google, Chronos-Bolt od Amazona, Moirai-MoE od Salesforce'a — mamy realne odpowiedzi na pytanie, czy custom XGBoost dla predykcji awarii w MES da się wymienić na zero-shot foundation model. Artykuł rozbiera to bez wody: na czym te modele zostały trenowane, jaką jakość dają na realnych sensor data z kompresora, jakie są latencje na Jetson Orin i serwerze GPU, kiedy zero-shot wystarcza, a kiedy fine-tune jest konieczny — i co to znaczy dla 6-miesięcznych projektów ML w fabryce.