后来又有更多开源基础模型,如用于零样本zero-shot概率预测的Lag-LaMA和对现有现成语言模型进行重新编程用于时间序列预测的Time-LLM。 2024 年 3 月,亚马逊公司也加入了,并发布了Chronos。 在论文 Chronos: Learning the Language of Time Series 中,作者采用了基于转换器的语言模型架构,提出了一个zero-shot概率预测框...
当前时间序列数据上预训练大型模型面临以下挑战:(1) 缺乏大型且统一的公共时间序列数据集,(2) 时间序列特征的多样性使得多数据集训练十分繁重。(3) 用于评估这些模型的实验基准仍处于起步阶段,尤其是在资源、时间和监督有限的情况下。 本文提出MOMENT,一个用于通用时间序列分析的开源基础模型家族。该模型家族中的模型...
近期，来自 Salesforce、新加坡国立大学、香港科技大学（广州）的研究者以模型专家化这一全新视角作为抓手，设计并提出了下一代时序预测基础模型 Moirai-MoE。该模型将模型专业化设计在 token 这一细粒度运行，并且以完全自动的数据驱动模式对其赋能。模型性能方面，不同于仅在少量数据集上进行评估的已有时序基础模型，Mo...
该模型首次将时间序列预训练大模型的参数规模推向十亿级别,在时序预测领域实现了里程碑式的突破。Time-MoE模型通过MoE架构的独特优势,将模型参数成功扩展至24亿,不仅显著提升了预测精度,还在降低计算成本的同时超越了众多现有模型,全面达到了SOTA(State of the Art)水平。 与此同时,团队精心整理了预训练数据集Time-300B...
亚马逊最新时序大模型:将时间序列完全转换成文本 亚马逊发布了新版的时间序列大模型Chronos,用来进行时间序列概率预测的统一框架。这个模型的核心点是通过细致的数据处理,完全将时间序列数据转换成token,再结合NLP中的T5等模型结构,以交叉熵为目标,训练时间序列模型,在多个数据集上取得了SOTA效果。下面给大家详细介绍Chronos...
达摩院近期提出一种长时序预测的新模型FEDformer,精准度比业界最优方法提升14.8%以上,模型已应用于电网负荷预测。相关论文已被机器学习顶会ICML2022收录。 ICML是机器学习领域的顶级学术会议,2022年度会议将于7月17日开幕。达摩院决策智能实验室的论文《FEDformer: Frequ...
基于新架构Mamba的时间序列预测模型TimeMachine,效果超越Transformer SOTA模型#机器学习 #论文 #人工智能 3516 0 01:19 App Patch时间序列模型新工作:多粒度patch建模方法#机器学习 #人工智能 #算法 2348 0 01:34 App 时序表示学习系列:南洋理工利用对比学习进行无监督时序预训练#人工智能 #深度学习 #南洋理工大学...
Time-MoE模型是由普林斯顿大学、格里菲斯大学等多家知名学术机构的研究团队共同开发的。该模型通过特殊的设计,成功将参数扩展至24亿,显著提升了预测精度,同时有效降低了计算成本。根据研究团队的报告,Time-MoE不仅在性能上有所突破,更是实现了目前时序领域的“状态-of-the-art”(SOTA)水平。
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最近,阿里达摩院提出了一种新的用于长时间序列预测的模型FEDformer,其准确率比业界最好的方法高出14.8%以上。 该模型已应用于电网负荷预测。 相关论文已被机器学习峰会ICML2022收录。 据了解,ICML是机器学习领域的顶级学术会议,论文Fed former: Frequency Enhanced由达摩院决策智能实验室分解 transformer for long term ...