TSFMAudit: Data Contamination Auditing in Forecasting Time Series Foundation Models

Este trabalho introduz o TSFMAudit, um método inovador para auditar a contaminação de dados em Modelos de Fundação de Séries Temporais (TSFMs) durante o pré-treinamento. Ele detecta quando conjuntos de dados de avaliação foram expostos indevidamente, resultando em estimativas de desempenho excessivamente otimistas, observando a adaptação eficiente durante o ajuste fino. O estudo valida o TSFMAudit em 6 TSFMs e 187 conjuntos de dados, abordando um desafio inédito na auditoria de contaminação de pré-treinamento para TSFMs.