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...
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...
顶会ICLR2024论文Time-LLM分享:通过重编程大型语言模型进行时间序列预测 859 -- 7:43 App 构建由大模型辅助的基于多模态数据融合的异常检测、根因诊断和故障报告生成系统 1675 -- 11:19 App 基于LLM的多场景智能运维 131 -- 7:07 App 论文闪电分享|KnowLog:基于知识增强的日志预训练语言模型 289 -- 7:04...
TIME-LLM: TIME SERIES FORECASTING BY REPROGRAMMING LARGE LANGUAGE MODELS (ICLR2024) 时间序列预测在许多现实世界的动态系统中具有重要意义,并且已经得到了广泛的研究。与自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (C…
微调预训练大语言模型：将时间序列数据与辅助文本信息（如相关新闻、天气、节假日等）匹配、整合为统一的输入和输出文本数据集。在输入中明确标注关键信息并组成逻辑语句，输出则为预测期内时间序列的实际值。基于此类上下文感知的高质量文本数据集，通过微调预训练大语言模型，将时间序列数值回归转化为基于文本的生成式...
在2024年ICLR上,研究者们展示了一种创新的时间序列预测方法——Time-LLM。这种方法的核心在于利用大型语言模型(LLMs)的能力,通过一种称为重新编程(reprogramming)的技术,将LLMs应用于时间序列预测任务。这一框架不仅保持了LLMs原有的架构,还通过引入Prompt-as-Prefix(PaP)技术,提升了LLMs对时间序列数据的理解和推理...
近期，香港中文大学（深圳）赵俊华教授与悉尼大学邱靖教授的研究团队联合开发出一种创新的时间序列预测方法，名为《从新闻出发：大语言模型驱动的迭代事件推理》。这一成果已成功发表于国际知名AI大会NeurIPS上，备受关注。该方法利用大语言模型提炼时间序列数据和新闻文本之间的联系，极大提升了在突发事件及社会行为出现结构...
总之,Time-LLM为我们提供了一种新的视角和工具,使大型语言模型在时间序列预测领域的应用成为可能。随着技术的不断进步和研究的深入,相信Time-LLM将会在未来发挥更大的作用,为相关领域的研究和实践带来更多的创新和突破。 在实际应用中,Time-LLM可以为金融市场的预测、气候变化的监测、医疗数据的分析等领域提供有力支...
用于时间序列预测的基础模型应能够适应不同的上下文和预测长度,同时具备足够的能力来编码来自广泛预训练数据集的所有模式。所以架构的住要办函如下内容: 1、分块 — 数据的分解 这个模型通过一个称为“分块”的过程,类似地处理时间序列数据。与一次性处理整个序列不同,它将数据分成更小、更易管理的片段,称为分块...
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 ...