这些模型基于CNN的Inception模型和掩码预训练框架,将一维时间序列转换为二维图像表示,并基于周期性对时间序列进行分段和堆叠。这些模型在未见过的时间序列数据上表现出色,可以应用于预测之外的任务,如分类和异常检测。 2 工作背景及相关工作 时间序列预测可以使用经典预测方法和深度学习方法,其中经典预测方法如ETS、ARIMA等...
而为了充分激活LLM在指定时序任务上的能力,这项工作提出了提示做前缀的范式。 通俗点说,就是把时间序列数据集的一些先验信息,以自然语言的方式,作为前缀prompt,和对齐后的时序特征拼接喂给LLM,是不是能够提升预测效果? 在实践中,作者确...
在ETTh1(预测长度为96)和Illness(预测长度为24)的输入打乱/遮蔽实验中,模型修改前后,输入打乱对时间序列预测性能的影响并没有显著变化。 在这个实验中,使用了三种类型的打乱方式:随机洗牌整个序列(“sf-all”),只洗牌序列的前半部分(“sf-half”),以及交换序列的前半部和后半部(“ex-half”)。 结果表明,基于...
论文介绍了 Lag-Llama 模型,它是一个通用的单变量概率时间序列预测模型,通过在大量时间序列数据上进行训练来展示其在未见过的“分布外”时间序列数据集上的预测能力,优于监督基线模型。论文还使用平滑破裂幂律来拟合和预测模型的规模行为。该论文的目标是开发时间序列的基础模型,研究其在不同时间序列领域之间的迁移能力...
简单来说,研究团队提出了一个通用框架,将大语言模型轻松用于一般时间序列预测,而无需做任何训练。 主要提出两大关键技术:时序输入重编程;提示做前缀。 Time-LLM首先使用文本原型(Text Prototypes)对输入的时序数据进行重编程,通过使用自然语言表征来表示时序数据的语义信息,进而对齐两种不同的数据模态,使大语言模型无需...
3382 -- 3:54 App xlstm+transformer时间序列预测代码 1243 17 2:07 App 【大模型LLM】Meta最新发布的Llama3.2来了!Llama3.2的八点重要信息总结,支持多模态,手机也能用! 224 82 8:07 App 【大模型RAG】8分钟详细解析RAG外包知识库搭建流程,看这一个视频就够了! 619 91 30:42 App 【保姆级教程】使用...
时序结合因果发现领域最新综述,看完提走一篇二区#人工智能 #时间序列 #因果发现 7572 26 1:26:54 App [ComfyUI]最详细教程,FLUX+Lora模型本地在ComfyUI训练,自行生成一致人物数据集 330 -- 1:09 App 免费开源目标检测数据集YOLO,COCO,VOC转换软件 1516 -- 8:28 App 2024大湾区杯粤港澳金融数学建模B题数...
大模型可以从时间序列数据中提取关键特征,整合来自不同数据源的信息,包括文本和图像,从而提供更全面、更准确的时间序列预测。 这其中,由于LLMs原始文本数据与时间序列数据存在数值特性之间的差距,如何将时间序列数据输入大模型就成为了实现LLMs在时间序列预测领域应用的关键性问题。 为提供解决思路,本文介绍5种大模型应用...
简单来说,研究团队提出了一个通用框架,将大语言模型轻松用于一般时间序列预测,而无需做任何训练。 主要提出两大关键技术:时序输入重编程;提示做前缀。 Time-LLM首先使用文本原型(Text Prototypes)对输入的时序数据进行重编程,通过使用自然语言表征来表示时序数据的语义信息,进而对齐两种不同的数据模态,使大语言模型无需...
2、NLP大模型应用到时间序列 这类方法是最早出现的一批大模型时间序列预测工作。 纽约大学和卡内基梅隆大学联合发表的文章Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters中,对时间序列的数字表示进行了tokenize的设计,以此转换成GPT、LLaMa等大模型可以识别的输入。由于不同大模型对于数字的tokenize方式不一...