Datadog hat Toto 2 vorgestellt, eine Open-Source-Familie von Zeitreihen-Vorhersagemodellen, die Versionen mit bis zu 2,5 Milliarden Parametern umfasst. Toto 2 ist das erste Modell seiner Art, das das Skalierungsgesetz validiert und eine verbesserte Vorhersageleistung bei zunehmender Parameteranzahl ohne Sättigung zeigt. Die Modellfamilie, die unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht wurde, umfasst fünf Größen: 4M, 22M, 313M, 1B und 2,5B. Toto 2 überzeugt in Bewertungen bei wichtigen Vorhersage-Benchmarks und belegt den ersten Platz bei BOOM, GIFT-Eval und TIME. Es führt einen kontinuierlichen Patch-Masking-Mechanismus ein, der die Inferenzgeschwindigkeit durch den Ersatz der autoregressiven Generierung durch eine Ein-Durchgang-Vorhersage verbessert. Bemerkenswert ist, dass die 313M-Version die Latenz von Chronos-2, einem kleineren Modell, erreicht. Toto 2 zeigt zudem eine starke domänenübergreifende Generalisierung und übertrifft Konkurrenten, obwohl es nur Systemüberwachungsmetriken und synthetische Daten für das Pretraining verwendet.