теория
Два свойства фабрики, которые не видны в демо, но видны в проде.
Иерархия обязана сходиться. «Молочка в Сибири» + «молочка на Урале» + … = «молочка в стране» — для фактов это тождество, для независимых прогнозов — нет: сумма прогнозов регионов разойдётся с прогнозом страны, и клиент, открывший оба графика, спросит, какому верить. Согласование () — отдельный шаг фабрики: простейший вариант — прогнозировать листья и складывать вверх; умнее — дать прогнозам всех уровней «проголосовать» и распределить невязку по надёжности. Выбор метода вторичен; первично, что шаг существует и сходимость — свойство продукта, как воспроизводимость в тридцать четвёртом модуле.
Чужой лидерборд — чужой экзамен. Foundation-модели рядов — настоящий сдвиг: модель, видевшая миллиарды точек, прогнозирует незнакомый ряд без обучения. Но у их лидербордов есть родовая травма — : классические тестовые наборы годами лежат в открытых датасетах, и претрейн новых моделей их видел. Исследования замеряли масштаб: на «протёкших» рядах модели выглядят на десятки, а то и сотни процентов лучше, чем на действительно незнакомых. «Zero-shot (прогноз без дообучения на ваших данных) на знакомом тесте» — оксюморон, который не всегда виден даже авторам.
Отсюда два правила фабрики. Первое: единственный экзамен, которому мы верим, — наш: собственные ряды, честный разрез по времени, сравнение с нашей планкой. Второе: у foundation-моделей есть законная ниша, и она видна именно на нашем экзамене — холодный старт (новый товар, новый регион: истории нет, а глобальной модели и бейзлайну не за что зацепиться) и длинный разнородный хвост. А вот на коротких низкочастотных рядах — месячные и квартальные макропоказатели, ядро нашего каталога — предобученные гиганты стабильно уступают скромной статистике. Знать слабые места подрядчика — тоже архитектура.