この記事では、時系列予測のための新しい軽量基盤モデル「SEMPO」を提案しています。従来の大規模事前学習モデルは高い性能を示す一方で、その規模と資源の要求がデプロイを困難にしていました。SEMPOは、比較的小規模なデータでの事前学習が可能でありながら、強力な時系列予測を実現します。具体的には、エネルギーに配慮したスペクトル分解モジュールと混合プロンプトに対応したトランスフォーマーを搭載し、データの効率的な利用と多様な時間的パターンの学習を実現します。実験において、SEMPOは既存の最先端モデルと比較して、ゼロショットおよび少ショット予測の両面で優れた性能を示しました。