# Falcon-X ## 定義 Falcon-X は [[Ant International]] が開発した、異種(heterogeneous)多変量時系列を統一的に扱う 591M パラメータの encoder-only [[時系列基盤モデル]]。変量を raw 空間から固定次元の潜在プロトタイプ空間へ分離し、そこで変量間相互作用を行ってから元の物理次元へ再構成する点が特徴。([[@2026__arXiv__Falcon-X - A Time Series Foundation Model for Heterogeneous Multivariate Modeling]]) ## 役割・位置づけ - 3 つの中核機構: Unified Prototype Diff-Attention(正負プロトタイプ Kpos/Kneg による差分アテンションで異種変量を整列)/ Latent Entity Attention(統一空間での大域的な変量間相互作用)/ Variate Reassembly Router(request-and-dispatch で変量固有の軌跡を再構成、ゲート付き残差で融合)。 - 構成: D=1024、パッチ長 16、Time Attention 16 層 + Entity Attention 16 層(各 16 ヘッド)。最大コンテキスト 8192、予測長 480。NVIDIA B200 上で 1M イテレーション事前学習。 - 性能: [[GIFT-Eval]] で 0.666 MASE / 0.453 CRPS の全体最高。Toto-2.0-FT・Timer-S1・STRIDE・[[Chronos-2]] を上回り、長期ホライズンで優位が拡大。[[fev-bench]] では共変量を使う Chronos-2 に僅差で次点。 - raw-space の group attention([[Chronos-2]])の意味的崩壊を批判し、プロトタイプルーティングによる意味的アライメントの優位を主張。 - コード公開(<https://github.com/ant-intl/Falcon-TST>)。モデル重みは本稿時点で公開予定。 ## 関連 - エンティティ: [[Ant International]](開発元)/ [[Chronos-2]]・[[Toto]](主要比較対象)/ [[GIFT-Eval]]・[[fev-bench]](評価 benchmark) - 概念: [[時系列基盤モデル]] / [[多変量時系列予測]] - ソース: [[@2026__arXiv__Falcon-X - A Time Series Foundation Model for Heterogeneous Multivariate Modeling]] - 関連 MOC: [[時系列基盤モデル - MOC]] ## 出典 - [[@2026__arXiv__Falcon-X - A Time Series Foundation Model for Heterogeneous Multivariate Modeling]]