我认为一些工作展示了时间序列的光明未来,例如使用LLMs实现的时间序列推理和理解(代理)等。 时间序列推理: 使用大型语言模型(LLMs)进行时间序列推理可以通过整合三种主要的分析任务来增强时间序列推理:因果推理、问答和辅助上下文预测。 因果推理涉及假设观察到的时间序列模式背后的潜在原因,使模型能够识别最有可能产生给定...
时间序列大语言模型是将语言模型与时间序列数据结合起来,用于生成具有时间相关性的文本数据。时间序列大语言模型在自然语言处理领域中具有潜在的应用前景,可以应用于文本生成、预测时间序列数据、时序数据建模等任务。 时间序列大语言模型的关键挑战之一是如何处理时间序列数据的序列性和时间相关性。与传统的语言模型相比,时间...
使用大型语言模型(LLMs)进行时间序列推理可以通过整合三种主要的分析任务来增强时间序列推理:因果推理、问答和辅助上下文预测。 因果推理涉及假设观察到的时间序列模式背后的潜在原因,使模型能够识别最有可能产生给定时间序列数据的场景。 问答使模型能够解释和回应关于时间序列的事实性查询,如识别趋势或对数据变化进行反事实...
提示(Prompt):类似地,时间序列中的提示可以依赖于有关数据的文本信息(例如,数据集或任务描述),或者从每个时间序列中提取全局统计特征,以突出不同数据集之间的整体差异。 训练范式(Training Paradigm):时间序列的训练范式也可以采用类似的方法,比如使用相同的模型架构从头开始训练而不使用预训练权重(From Scratch),在预...
大型语言模型(LLMs)为自动时间序列分析和报告提供了潜力,这是许多领域,包括医疗保健、金融、气候、能源等的关键任务。在本文中,我们提出了一个框架,用于严格评估LLMs在时间序列理解方面的能力,包括单变量和多变量形式。我们引入了一个全面的时间序列特征分类法,这是一个关键框架,它描述了时间序列数据中固有的各种特征...
大语言模型是指基于深度学习技术构建的能够自动学习语言中的潜在模式和规律的模型,可以用于文本生成、机器翻译、情感分析等任务。 时间序列和大语言模型看似是两个不相关的领域,但它们之间却有着一定的联系和关联。在时间序列数据处理中,大语言模型可以被应用于序列数据的特征提取和模式识别,帮助我们更好地理解和预测...
时间序列推理: 使用大型语言模型(LLMs)进行时间序列推理可以通过整合三种主要的分析任务来增强时间序列推理:因果推理、问答和辅助上下文预测。 因果推理涉及假设观察到的时间序列模式背后的潜在原因,使模型能够识别最有可能产生给定时间序列数据的场景。 问答使模型能够解释和回应关于时间序列的事实性查询,如识别趋势或对数据...
大型语言模型(LLMs)能作为零样本时间序列预测器,其通过将数值编码为文本,实现与专有时间序列模型相当甚至更好的预测性能,同时具备处理缺失数据、文本辅助信息和解答预测相关问题的独特能力。 论文题目:Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters ...
【新智元导读】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泛化性与可扩展性 ...
时间序列推理: 使用大型语言模型(LLMs)进行时间序列推理可以通过整合三种主要的分析任务来增强时间序列推理:因果推理、问答和辅助上下文预测。 因果推理涉及假设观察到的时间序列模式背后的潜在原因,使模型能够识别最有可能产生给定时间序列数据的场景。 问答使模型能够解释和回应关于时间序列的事实性查询,如识别趋势或对数据...