展示了AutoTimes在利用时间序列提示进行预测时的性能提升。 方法通用性实验: 在不同的LLM(如GPT-2、OPT和LLaMA)上评估了AutoTimes的通用性,验证了该方法在不同模型上的适用性和性能。 效率和参数分析: 分析了AutoTimes在不同数据集上的预测误差、训练速度和参数数量,以评估方法的效率。 比较了AutoTimes与其他
AutoTimes的预测过程基于自回归模型,即根据历史数据来预测未来的值。通过采用与LLM获取一致的训练目标,即下一个token预测,AutoTimes能够建立包含局部序列变化的时间序列段的token化。这种token化过程使得AutoTimes能够处理灵活的序列长度,并作为主流模型实现有竞争力的性能。 此外,为了将AutoTimes应用于多模态场景,我们提出了to...
通过引入大语言模型嵌入的时间戳,AutoTimes可以利用时间信息,对齐多元时间序列。实验表明,AutoTimes仅用0.1%的可训练参数实现了SOTA,并比先进的基于大语言模型的预测器,训练和推理速度提高了5倍以上。AutoTimes通过轻量级适配,利用固有的token转换,实现了自回归的下一token预测。欢迎在评论区留下你的看法!
Autotimes: Autoregressive time series forecasters via large language models[J]. arXiv preprint arXiv:2402.02370, 2024. 摘要 时间序列预测在现实世界应用中至关重要,涵盖气候、经济、能源等多个领域。尽管大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了显著进展,但其在时间序列预测中的应用仍面临挑战,主要原因是时间...
AutoTimes: Autoregressive Time Series Forecasters via Large Language Models[J]. arXiv preprint arXiv:2402.02370, 2024. 论文链接: [2402.02370] AutoTimes: Autoregressive Time Series Forecasters via Large Language Models 代码链接: github.com/thuml/AutoTi 简介 由于大规模时间序列的可用性有限以及可扩展预...
BMW News,Brand News How BMW Is Balancing Global Expansion With Tight EU Emissions Rules BMW is walking a tightrope between two big ambitions: going global and staying on the right side of Europe’s tough … BMW News,Brand News BMW’s Push Into Southeast Asia In 2025 – What It Means For...
今天给大家介绍一篇清华大学发表于NIPS2024中的大模型时间序列预测工作AutoTimes,使用大模型进行自回归形式的时间序列预测,并结合In-Context Learning提升预测效果。 论文标题:AutoTimes: Autoregressive Time Series Forecasters via Large Language Models 下载地址:https://arxiv.org/pdf/2402.02370 ...
autotimes.com.cn 数据更新:2024-11-10 28194 总排名 856 四川 281 汽车网站 网站信息 网站类型:生活服务,汽车网站 所属地区:四川,成都 网站简介 查看www.autotimes.com.cn站点信息 > 站点介绍 汽车时代网为您提供汽车报价、汽车优惠促销、汽车维修保养、汽车行业法规、汽车保险、购车计算、违章查询、汽车改装、购车...
Official implementation:AutoTimes: Autoregressive Time Series Forecasters via Large Language Models.[Slides],[Poster] Time Series Forecasting: AutoTimes convert LLMs to autoregressive time series forecasters. Unlike previous methods, the forecaster can accommodate arbitrary-length lookback and predictions. ...
By introducing LLM-embedded textual timestamps, AutoTimes can utilize chronological information to align multivariate time series. Empirically, AutoTimes achieves state-of-the-art with 0.1% trainable parameters and over 5× training/inference speedup compared to advanced LLM-based forecasters. Code is ...