Moirai 是 Salesforce 開發的用於時間序列預測的基礎模型。它被設計爲一種通用模型，能夠預測廣泛的時間序列。爲了實現這種靈活性，該模型解決了時間序列數據相關的幾個挑戰，包括：
- 處理各種數據頻率（小時、日、周等）；
- 適應任何數量和類型的協變量，無論它們在未來是否已知；
- 使用靈活的分佈生成概率預測，可適應多種情況。
數據集是任何基礎模型的核心組成部分。作者構建了一個大規模且多樣化的數據集，包含了270億觀測值，涵蓋了九個不同的時間序列領域。另外他們還引入了三個主要的新概念：多尺寸補丁投影層（Multi Patch Size Projection Layers）、任意變量注意力（Any-Variate Attention）和混合分佈（Mixture Distribution），每個概念我們都將在下面詳細解釋。
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