简介:【2月更文挑战第28天】ICLR 2024:Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测 在2024年ICLR上,研究者们展示了一种创新的时间序列预测方法——Time-LLM。这种方法的核心在于利用大型语言模型(LLMs)的能力,通过一种称为重新编程(reprogramming)的技术,将LLMs应用于时间序列预测任务。这一框架不仅保持了LLMs原有的...
由香港中文大学(深圳)赵俊华教授课题组与悉尼大学邱靖教授课题组联合提出的基于新闻事件驱动和大语言模型的时间序列预测方法——《From News to Forecast: Iterative Event Reasoning in LLM-Based Time Series Forecasting》,近期被 AI 领域顶会 NeurIPS 接收。该方法通过大语言模型对时间序列数据和新闻文本的推理,显著提...
由香港中文大学(深圳)赵俊华教授课题组与悉尼大学邱靖教授课题组联合提出的基于新闻事件驱动和大语言模型的时间序列预测方法——《From News to Forecast: Iterative Event Reasoning in LLM-Based Time Series Forecasting》,近期被 AI 领域顶会 NeurIPS 接收。该方法通过大语言模型对时间序列数据和新闻文本的推理,显著提...
国网江苏省电力申请基于大规模语言模型的电力时间序列预测专利，有效可靠 金融界2025年1月28日消息，国家知识产权局信息显示，国网江苏省电力有限公司申请一项名为“基于大规模语言模型的电力时间序列预测方法、系统、终端及其存储介质”的专利，公开号 CN 119357594 A，申请日期为2024年12月。专利摘要显示，本发明涉及一...
提出了GPT4MTS模型:该模型是一种基于提示的LLM框架,可以同时利用数值数据和文本信息进行多模态时间序列预测。 创建了基于GDELT的数据集:该数据集包含时间序列数值和文本摘要,可用于新闻影响力预测等研究。 方法 数据收集与预处理 时间序列数据收集:从GDELT数据库中收集时间序列数据,该数据库记录了全球事件及其相关媒体报...
构建由大模型辅助的基于多模态数据融合的异常检测、根因诊断和故障报告生成系统 3027 0 11:19 App 基于LLM的多场景智能运维 395 12 07:08:49 App 2025最火的两个模型:Inform+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,通俗易懂!——人工智能|AI|机器学习|深度学习 1666 0 11:03 App 基于大模型和多AGEN...
必示科技致力于以人工智能赋能IT运维领域,打造领先的智能运维(AIOps)引擎。提高企业IT系统可用性和运维效率,助力企业数字化转型。 « 上一篇 ICLR/NeurIPS论文分享:任务通用的时序基础模型 下一篇 » WWW2024|频率视角重新审视VAE在无监督时间序列异常检测中的应用 ...
简介:【2月更文挑战第28天】ICLR 2024:Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测 在2024年ICLR上,研究者们展示了一种创新的时间序列预测方法——Time-LLM。这种方法的核心在于利用大型语言模型(LLMs)的能力,通过一种称为重新编程(reprogramming)的技术,将LLMs应用于时间序列预测任务。这一框架不仅保持了LLMs原有的...
简介:【2月更文挑战第28天】ICLR 2024:Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测 在2024年ICLR上,研究者们展示了一种创新的时间序列预测方法——Time-LLM。这种方法的核心在于利用大型语言模型(LLMs)的能力,通过一种称为重新编程(reprogramming)的技术,将LLMs应用于时间序列预测任务。这一框架不仅保持了LLMs原有的...
1.香港中文大学(深圳)与悉尼大学团队联合提出基于新闻事件驱动和大语言模型的时间序列预测方法,显著提升预测精度。 2.该方法通过大语言模型对时间序列数据和新闻文本的推理,为模型提供与人类行为、社会变化和时间序列波动相关的背景知识。 3.实验结果显示,新闻数据驱动的时间序列预测在外汇、能源、交通和比特币等多个领域...