近年来，基于深度学习开发的模型在时序分析领域取得了突破性进展。然而，相较于语言、视觉大模型的蓬勃发展，现有模型依然面临若干瓶颈：（1）泛化性：模型能处理训练时未遇到的新数据；或在数据稀缺时，根据有限的训练数据快速适配。然而，即便是目前领域前沿的时序模型，在少样本场景下依然会产生明显的性能劣化。时序预...
然而,尽管Timer模型在时序分析领域取得了一定的突破,但仍然存在一些挑战和限制。首先,由于时间序列数据的复杂性和多样性,如何进一步提高模型的泛化能力和鲁棒性仍然是一个重要的研究方向。其次,大规模预训练模型的计算和存储开销较大,如何降低模型的资源消耗也是需要考虑的问题。 此外,尽管Timer模型在统一处理不同类型的时...
Timer的提出弥补了时序领域大模型构建的不足，使得模型能够泛化至各类下游任务，如时序预测、填补和异常检测等。Timer采用单序列格式和统一的生成式训练方法，通过自回归生成，可以适应时间序列的异构性，并通过微调机制在少样本条件下实现性能提升。与传统仅编码器结构不同，Timer采用GPT风格的仅解码器Transform...
清华提出时间序列大模型:面向通用时序分析的生成式Transformer | ICML 2024 大模型在语言、图像领域取得了巨大成功,时间序列作为多个行业的重要数据类型,时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期,清华大学的研究团队基于 Transformer 在大规模时间序列上进行生成式预训练,获得了任务通用的时序分析模型,展现出大模型特有的...
(一)刘硕:基于大语言模型的少样本异常检测 Part 1: 基于NLP大模型的时序数据分析文章介绍 TEST:基于LLM文本嵌入空间对齐的时间序列模型 LLMTime:基于LLM的zero-shot时间序列预测模型 LLM4TS:基于两阶段微调LLM的时间序列预测模型 Part 2:...
最新时间序列统一大模型 秒杀各类时序任务吗哈佛大学&MIT联合发布#时间序列 #时间序列预测 #时间序列分析 #人工智能 #大模型 - Si磕AI论文女算法于20240312发布在抖音,已经收获了10.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
首先,目前缺乏可用于支持大型时间序列模型预训练的大规模数据集。其次,不同于图像和文本数据共享跨数据集和领域的语义信息,由于时序数据的语义信息对于其数据集及领域具有唯一性,时序数据无法享有这种迁移特性。因此,目前尚未明确时序模型能否从预训练中收益。
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1.(AI算法) 负责LLM, AI Agent, 多模态, GNN, 知识图谱, 时序分析, 因果分析, NLP/CV/推荐等前沿技术的算法研发与应用落地; 2.(AI工程) 负责AI/LLM/Agent系统的应用开发迭代优化与工程调优, 部署和维护机器学习, 深度学习, 大模型系统, 支持业务目标的实现; 3.(数据科学家) 负责数据收集/清洗/分析/...
比科奇微电子申请静态时序分析方法专利,缩减在项目设计中静态时序分析的总时间,调用,比科奇,微电子,大模型,神经网络,静态时序分析