> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://globalfeed.ai/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# IBM'den zaman serisi modeli: Granite PatchTST-FM-r2 Apache 2.0 lisansıyla yayında
- URL: https://globalfeed.ai/ibmden-zaman-serisi-modeli-granite-patchtst-fm-r2-apache-2-0-lisansiyla-yayinda/
- Published: 2026-09-11T17:55:29.000Z
- Updated: 2026-09-11T17:55:29.000Z
- Description: IBM, yaklaşık 385 milyon parametreli Granite Time Series PatchTST-FM-r2 modelini ticari kullanıma açık lisansla yayımladı.
- Author: GlobalFeed Editor
- Tags: IBM, Granite, zaman serisi, x-IBM, dil-tr, denetim-gerekli, video

IBM, Granite zaman serisi ailesinin yeni üyesi **Granite Time Series PatchTST-FM-r2** modelini Hugging Face üzerinde yayımladı. Model Apache 2.0 ve OpenMDW 1.0 lisanslarıyla dağıtılıyor, yani ticari kullanıma açık. Selefi PatchTST-FM-r1'e göre mimarisi yenilendi, ön eğitim veri kümesi büyütüldü; olasılıksal tahmin ve eksik değerlerin doldurulması (imputation) desteği eklendi.

Model yaklaşık **385 milyon parametre** taşıyor ve 8.192 adıma kadar bağlam uzunluğunu destekliyor. Zaman serisi temel modellerinin amacı, her veri kümesi için ayrı model eğitmek yerine önceden eğitilmiş tek bir modelle sıfır atışlı (zero-shot) tahmin üretmek.

## GIFT-Eval sonuçları

IBM'in aktardığına göre 8 Eylül 2026 itibarıyla model, GIFT-Eval sıralamasında yeniden üretilebilir ve sıfır atışlı modeller arasında hem CRPS hem MASE metriklerinde ikinci sırada. Geometrik ortalama CRPS değeri 0,467, MASE değeri 0,6846\. Bu kategoride TimesFM-3'ün hemen ardında geliyor; izin verici lisansa sahip modeller arasında ise ilk sırada.

Ön eğitim korpusuna değerlendirme veri kümelerinin eğitim bölümlerini katabilen "pretrained" modeller de karşılaştırmaya eklendiğinde PatchTST-FM-r2 CRPS'te 3., MASE'de 4\. sırada yer alıyor. IBM, modelin kendisinden belirgin biçimde büyük olan Chronos-2, Timer-S1 ve Toto varyantlarını geride bıraktığını belirtiyor.

## Mimaride ne değişti

PatchTST'nin yama tabanlı gösterimi korunmuş, ancak standart transformer katmanlarının yerini konuşma işlemeden gelen **conformer** katmanları almış. Bu bloklarda çok başlı öz-dikkatin yanına zamansal evrişim katmanı ve iki yarım adımlık ileri beslemeli katman ekleniyor. Evrişim kısa mesafeli ilişkileri üstlenirken dikkat mekanizması uzun menzilli bağlantılara yoğunlaşıyor. Evrişim çekirdek boyutları {5, 5, 3, 3} düzeninde değişiyor, blok sayısı 20'den 30'a çıkarıldı.

Model ayrıca %50 örtüşen yamalar, Hamming penceresi ağırlıklandırması ve overlap-and-add tahmin yöntemi kullanıyor. Model ağırlıkları, çıkarım hattı ve karşılaştırma sonuçlarını yeniden üretmeye yarayan kod paylaşıldı. Ayrıntılar [Hugging Face blog yazısında](https://huggingface.co/blog/ibm-research/ibm-releases-sota-granite-time-series?ref=globalfeed.ai).