(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...
大模型通过多模态数据融合技术,能够整合这些不同类型的数据,提供更全面的预测。这种融合不仅提高了数据的利用效率,还可以揭示不同数据源之间的隐含关系,从而提升预测的准确度和鲁棒性。 可解释性和透明性的提升 🔍 虽然大模型在时空预测领域表现出色,但其复杂性常常导致结果难以解释。因此,提高模型的可解释性和透明性...
时空图 视频任务 常见数据集、模型和工具 交通 天气 金融 视频 其他 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...
3️⃣ 多模态数据融合🌐:时空预测中,卫星影像、社交媒体、传感器等不同来源的数据信息丰富。大模型通过多模态融合技术整合这些数据,实现更全面的预测。这不仅提高了数据利用率,还揭示了数据源之间的隐含关联,增强了预测的准确性和稳定性。4️⃣ 提升可解释性与透明性🔍:尽管大模型在时空预测中的表现优异,...
时空预测技术,迎来ChatGPT时刻。 时空预测致力于捕捉城市生活的动态变化,并预测其未来走向,它不仅关注交通和人流的流动,还涵盖了犯罪趋势等多个维度。目前,深度时空预测技术在生成精确的时空模型方面,依赖于大量训练数据的支撑,这在城市数据不足的情况下显得尤为困难。
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...
第一个方向是利用强大的语言模型进行时空预测,而第二个方向则是基于预训练基础模型进行时空预测。目前,已涌现出多种定制的预训练模型,如交通预测和气象预测等。📊此外,论文还涉及三种关键数据类型:时空图、时间知识图谱和视频数据。尤其是时空图和视频数据,在当前研究方法中备受关注。这些研究不仅在理论上推动了大型...
变分自编码器到扩散模型,数学推导,建议初学者必看!——人工智能/深度学习/弥散模型/VAE/DDPM/得分匹配 01:26 ST-LLM,四大团队强强联手打造的时空大模型!解决交通预测的准确性问题!TIME-LLM/TEMPO-GPT 02:23 完爆MLP?全新神经网络架构KAN横空出世!6天Github星标8.1K,MIT华人一作惊艳登场,200参数顶30万,轻松复现...
近年来,一个显著的创新是将多种数据源(如视频、图像、文本等)和不同类型的时空数据(如时间序列、地理位置信息等)进行有效融合,以提高时空预测的准确性和鲁棒性。这种方法依赖于大模型的能力来处理和整合大量异质数据。具体的模型算法包括基于Transformer的多模态融合框架,如ViT用于图像数据,BERT用于文本数据,以及他们的...
这应该是第一个将LLM用于交通预测(时空预测)。 这篇是南洋理工大学龙程(Cheng Long)老师团队与商汤,北大和德国科隆大学(Cologne)合作完成。且抢先使用了最通用的名字时空大模型——ST-LLM。 论文标题:Spat…