PatchTST方法基于patching通道独立性的思想将多变量时间序列数据视为多个单变量时间序列,将单个序列划分成不同的patch。 首先通过监督微调将模型与时间序列的特性进行对其,引导LLM适应时间序列的数据; 接下来以下游预测任务为导向进一步对模型进行微调,从而保障不破坏语言模型固有特性的基础上使得模型能够更好地适配配各类不...
很大胆!语言模型对时间序列预测真有用吗? | 论文标题:Are Language Models Actually Useful for Time Series Forecasting?这篇文章在TIME-LLM,one4all和LLaTA上做了实验。得出的结论很惊艳也很有勇气:LLM疑似木用。文章链接:链接 #机器学习 #大模型 #NIPS #时间序列预测 #深度学习(Deep Learning) #数据挖掘 #...