最近在和大佬朋友们交流的时候,发现时间序列领域有一个很有潜力的新方向:大模型+时间序列。 大模型可以处理不同类型的时间序列数据,例如文本、图像、音频等,也可以适应不同的时间序列数据的变化和异常情况,有…
简述:Time-LLM是一种重新编程大型语言模型(LLM)以进行通用时间序列预测的方法,通过将输入的时间序列与文本原型重新编程并使用Prompt-as-Prefix(PaP)来增强LLM对时间序列数据的推理能力。 2.OFA:One Fits All:Power General Time Series Analysis by Pretrained LM 通过预训练语言模型实现强大的一般性分析 简述:本文介...
简述:论文介绍了一种名为Time-LLM的框架,用于重新编程大型语言模型(LLM)以进行一般的时间序列预测。作者提出了一种方法,通过使用文本原型重新编写输入的时间序列来对齐两种模式,并使用Prompt-as-Prefix(PaP)来增强LLM推理时间序列数据的能力。实验结果表明,Time-LLM可以超越最先进的专用预测模型,并在少样本和零样本学习...
✨用大模型处理时间序列 ✅金融领域 ✅医疗领域 ✅交通领域 ✅通用领域✨时序领域大模型 ✅TimeGPT-1 ✅Lag-Llama这些论文涵盖了从通用领域到特定行业应用的各种场景,展示了大模型在时间序列预测中的巨大潜力。随着技术的不断发展和创新,大模型的应用将带来更多的可能性和价值。0 0 发表评论 发表 作者...
1、论文标题:AutoTimes: Autoregressive Time Series Forecasters via Large Language Models(NIPS24) 本文提出 AutoTimes,将大型语言模型重新定位为自回归时间序列预测器,把时间序列投射到语言标记的嵌入空间中,自动回归生成任意长度的未来预测。该预测器与任何仅解码器的大型语言模型都兼容,展现出回溯长度的灵活性,而且随...
论文链接:https://github.com/google-research/timesfm 前言 谷歌这篇时间序列大模型很早之前就在关注,今天搜索了一下,对应的文章入选了ICML24,其开源的代码github已经有3.5K star。据论文中的描述,TimesFM模型在各种公共数据集上的即插即用零样本性能接近于每个单独数据集的最先进监督预测模型的准确性。TimesFM在参...
模型采用仅编码器（Decoder-only）结构，基于多领域时间序列进行大规模预训练，通过微调突破了少样本场景下的性能瓶颈，适配不同输入输出长度的时间序列，以及预测，填补，异常检测等任务，展现出模型可扩展性。目前，该工作已被ICML 2024接收。论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.02368 代码仓库：https://github....
时空预测引领了新的热点,时间序列预测领域的首个大模型 TimeGPT 引起业界热议,Transformer+时序,扩散模型+时序更是顶会新方向大热“种子”选手,时序+多方向正在成为这个AI界瞩目的黑马! 本文整理了时间序列的时序预测 / 时序-Transformer /...
可解释性(Interpretability):通过特征重要性归因方法来提高模型的可解释性,并考虑开源模型以促进透明度和进一步研究。 欢迎大家关注我的公众号【科学最top】,专注于时序高水平论文解读,回复‘论文2024’可获取,2024年ICLR、ICML、KDD、WWW、IJCAI五个顶会的时间序列论文整理列表和原文。