面向时空数据的大模型是一类专门设计用于分析和挖掘时间序列和时空数据的复杂模型,它们不仅能够提高数据分析的效率和准确性,还能够在多个领域内发现有价值的信息,增强跨多个领域的模式识别和推理能力。 这次学姐就从大模型中的大语言模型LLMs和预训练基础模型PFMs两大主流方向入手,帮大家回顾总结面向时空数据的大模型相关...
(1)据我们了解,这是首次尝试创建一个能够跨多个数据集预测各种城市现象的时空大型语言模型,特别是在训练数据有限的情况下。 (2)本文介绍了一个名为UrbanGPT的时空预测框架,它允许大型语言模型深入理解时间和空间之间的复杂联系。通过将时空依赖编码器与指令微调技术紧密结合,有效地将时空信息融入语言模型中。 (3)在真...
△图1:与LLMs和现有时空图神经网络相比,UrbanGPT 在零样本场景下能更好地预测未来时空趋势 时空大型语言模型UrbanGPT 据团队了解,这是首次尝试创建一种时空大型语言模型,该模型能够预测不同数据集上的多种城市现象,特别是在训练样本受限的情境下。 本研究提出了名为UrbanGPT的时空预测框架,它赋予了大型语言模型深入...
这类大模型结合时空预测的策略通过复杂网络和大量参数捕捉数据模式,显著提高了分析和预测的效率和准确性。这不仅在特定领域内有效,还能跨越不同领域进行应用,为我们解决现实世界中的复杂问题提供了新的解决方案。 深度之眼这次特别邀请了Top 985高校博士,担任多个顶会审稿人的chichi老师,独家开讲paper专题系列之四《大语...
2024必将是时空预测爆发的一年!25篇顶会一览前沿创新思路,附源码#人工智能 #时空预测 #深度学习 #大模型 - 学算法的Amy于20240307发布在抖音,已经收获了12.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
火爆的大模型+时空预测,可能是目前最好发论文的神器,附26篇前沿创新思路和源码#人工智能 #深度学习 #大模型 #时空预测 - 学算法的Amy于20240318发布在抖音,已经收获了13.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
而大模型通过增强模型的表示能力和泛化能力,可以更好地理解城市中的时空关系,提供更准确的预测结果。 由此可见,构建一个能在不同时空场景中展现强大泛化能力的时空大模型,是非常有必要的。 基于此,香港大学黄超教授和合作者打造一款名为 UrbanGPT 的大模型,其能用于智慧城市、智慧交通和城市计算之中。
简介:【8月更文挑战第21天】UrbanGPT是由香港大学等机构研发的时空大模型,针对城市管理中因数据稀缺导致的预测难题,通过时空依赖编码器与指令调整技术实现强大的泛化能力。此模型能在多种城市任务中无需样本进行准确预测,如交通流量和人群流动等,有效应对数据收集难的问题,在零样本场景下表现优异,为智慧城市管理提供了...
Part1:跨域时序预测背景及相关工作 Part2:基于LM的联邦基础模型——Time-FFM 专题二:大语言模型如何赋能智慧城市(李中行) Part1:时空大模型的背景与挑战 Part2:时空大语言模型——UrbanGPT 专题三:基于大语言模型的可解释性交通流预测...
【新智元导读】近日,香港大学发布最新研究成果:智能交通大模型OpenCity。该模型根据参数大小分为OpenCity-mini、OpenCity-base和OpenCity-Pro三个模型版本,显著提升了时空模型的零样本预测能力,增强了模型的泛化能力。 精确的交通流量预测对于提升城市规划和交通管理效率至关重要,有助于更合理地分配资源并提升出行质量。