Chronos-2は、事前学習されたモデルであり、単変量および多変量データ、さらに共変量を考慮した予測タスクをゼロショットで処理する能力を持っています。このモデルは、複数の時系列間で情報を効率的に共有するグループアテンションメカニズムを採用しており、関連する系列のセットや多変量系列の変数を表すことができます。Chronos-2は、合成データセットを使用してトレーニングされ、多様な多変量構造を持つ単変量系列に対する一般的な能力を実現しています。実験では、Chronos-2は、fev-benchやGIFT-Eval、Chronos Benchmark IIといったベンチマークで最先端の性能を達成しました。特に、fev-benchでは共変量を考慮した予測において既存のモデルに対して大幅な改善が見られ、エネルギーや小売分野でのケーススタディもその実用的な利点を強調しています。Chronos-2は、現実の予測パイプラインでそのまま使用できる汎用的な予測モデルとして位置付けられています。