مُحفَّزين بالتقدم الأخير في نماذج اللغة الكبيرة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، صممنا نموذجًا أساسيًا لسلسلة زمنية للتنبؤ، حيث تقترب أداءه الصفرية (zero-shot) الفورية على مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات العامة من دقة النماذج المُتَعَلِّمَة حسبًا حديثة الأداء في كل مجموعة بيانات على حدة. يعتمد نموذجنا على التدريب المسبق لنموذج انتباه من نوع المشغل المُجزَّأ (patched-decoder) على مجموعة كبيرة من البيانات الزمنية، ويمكنه الأداء بشكل جيد عبر أطوال تاريخ تنبؤ مختلفة، وفترات تنبؤ متفاوتة، ودرجات دقة زمنية متنوعة.