TSFMAudit: Data Contamination Auditing in Forecasting Time Series Foundation Models

Ce travail introduit TSFMAudit, une méthode novatrice pour auditer la contamination des données dans les modèles de fondation de séries temporelles (TSFMs) pendant le pré-entraînement. Il détecte quand les ensembles de données d'évaluation ont été indûment exposés, conduisant à des estimations de performance trop optimistes, en observant une adaptation inhabituellement efficace lors du réglage fin. L'étude évalue TSFMAudit sur 6 TSFMs et 187 ensembles de données, abordant un défi jusqu'alors inexploré dans l'audit de contamination de pré-entraînement pour les TSFMs.