# Sundial ## 定義 Sundial(Liu+, ICML 2025 / arXiv:2502.00816、"Sundial: A Family of Highly Capable Time Series Foundation Models")は [[Tsinghua University]] School of Software, BNRist(THUML グループ)が開発した[[時系列基盤モデル]]。連続値時系列をそのままパッチトークン化する「ネイティブ」設計と、flow-matching ベースの [[Flow Matching|TimeFlow Loss]] により事前分布を指定しない「柔軟」設計を初めて両立する。1 兆時系列点規模の事前学習コーパス TimeBench(主に実データ + 0.05% の KernelSynth 合成データ)で Small(32M)・Base(128M)・Large(444M)の 3 サイズを事前学習した。著者は [[Yong Liu]]・[[Guo Qin]](同等貢献)・Zhiyuan Shi・Zhi Chen・Caiyin Yang・[[Xiangdong Huang]]・[[Jianmin Wang]]・[[Mingsheng Long]](責任著者)。コードは https://github.com/thuml/Sundial 、モデルは https://huggingface.co/thuml/sundial-base-128m で公開。([[@2025__ICML__Sundial - A Family of Highly Capable Time Series Foundation Models]]) ## 役割・位置づけ - **TSLib・GIFT-Eval・FEV leaderboard でのゼロショット SOTA**: 従来 SOTA の [[@2025__ICLR__Time-MoE - Billion-Scale Time Series Foundation Models with Mixture of Experts|Time-MoE]] を、より少ないパラメータで平均 MSE 7.57%・平均 MAE 4.71% 上回る(TSLib 点予測)。GIFT-Eval では 97 構成中 MASE 1 位。FEV leaderboard ではゼロショット事前学習モデルの中で [[@2024__arXiv__Chronos Learning the Language of Time Series|Chronos]] に次ぐ 2 位。 - **推論速度**: パッチ単位の多パッチ予測とルックバック表現の再共有により、確率的サンプリングを伴っても N-BEATS 級・[[TimesFM]] と同水準の高速なゼロショット推論(数ミリ秒)を実現する。 - **Timer-XL からの発展系譜**: 同じ著者ら([[Yong Liu]]・[[Guo Qin]]・[[Mingsheng Long]])による [[@2025__ICLR__Timer-XL - Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting|Timer-XL]] の decoder-only Transformer(RoPE・長コンテキスト)を土台に、TimeFlow Loss という生成的訓練目的関数を新たに組み合わせている。 - 事前学習規模(1032B 点)は Time-MoE の Time-300B(309B)・Moirai の LOTSA(230B)・[[TimesFM]](100B)・Chronos(94B)を上回り、2025 年時点で最大級の時系列事前学習コーパス。 ### ライブベンチマークでの評価([[@2026__arXiv__TS-Arena - A Live Forecast Pre-Registration Platform]]) - [[TS-Arena]] の2025年通年バックテスト(sundial-128m)でグローバルELO 1154・MASE 0.736を達成し、moirai-base-model(MASE 0.753、ELO 1113)を上回る競争力を示した。TSLib・GIFT-Eval・FEV leaderboardでの静的ベンチマークSOTAとは異なり、情報漏洩を排除したライブ評価では中位に位置する。 ## 関連 - 概念: [[時系列基盤モデル]] / [[Flow Matching]] / [[時系列トークナイゼーション]] - エンティティ: [[Tsinghua University]] / [[Yong Liu]] / [[Guo Qin]] / [[Mingsheng Long]] / [[Xiangdong Huang]] / [[Jianmin Wang]] / [[TimesFM]] / [[TS-Arena]] - ソース: [[@2025__ICML__Sundial - A Family of Highly Capable Time Series Foundation Models]] / [[@2025__ICLR__Timer-XL - Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting]] / [[@2025__ICLR__Time-MoE - Billion-Scale Time Series Foundation Models with Mixture of Experts]] / [[@2024__arXiv__Chronos Learning the Language of Time Series]] / [[@2026__arXiv__TS-Arena - A Live Forecast Pre-Registration Platform]] - 関連 MOC: [[時系列基盤モデル - MOC]] ## 出典 - [[@2025__ICML__Sundial - A Family of Highly Capable Time Series Foundation Models]](原論文: アーキテクチャ・TimeFlow Loss・TimeBench・ゼロショット評価・アブレーション) - [[@2026__arXiv__TS-Arena - A Live Forecast Pre-Registration Platform]](ライブベンチマークでの評価: 中位グローバルELO)