LLM-for-TS 需要大量数据积累。与文本或图像数据相比,时间序列数据更专业且涉及隐私问题,获取大量的时间序列数据更加困难,TS-for-LLM 则可以使用相对较小的数据集。 LLM-for-TS 专注于垂域模型。由于不同领域的时间序列数据存在重大差异,需要从头开始构建和训练针对医疗、工业等不同领域的各种模型。TS-for-LLM 则...
直接利用时序数据训练一个时序大模型,再基于该pre-trained model微调下游任务。 本文介绍的是阿里在NeurIPS'23的一篇工作“One Fits All: Power General Time Series Analysis by Pretrained LM” 作者认为相比NLP,时序领域缺乏大规模数据集,难以支撑大模型训练。因此,如何利用预训练NLP或CV的大模型,开展时序分析任务是...
实验结果表明,预训练 LLM 对时间序列预测任务来说还不是很有用。 总体而言,如表 3 所示,在 8 个数据集和 2 个指标上,消融方法在 26/26 案例中优于 Time-LLM 方法,在 22/26 案例中优于 LLaTA,在 19/26 案例中优于 OneFitsAll。 总之,很难说 LLM 可以有效地用于时间序列预测。 基于LLM 的方法是否值...
实验结果表明,预训练 LLM 对时间序列预测任务来说还不是很有用。 总体而言,如表 3 所示,在 8 个数据集和 2 个指标上,消融方法在 26/26 案例中优于 Time-LLM 方法,在 22/26 案例中优于 LLaTA,在 19/26 案例中优于 OneFitsAll。 总之,很难说 LLM 可以有效地用于时间序列预测。 基于LLM 的方法是否值...
论文标题:Are Language Models Actually Useful for Time Series Forecasting? 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2406.16964 这些发现是该团队通过大量消融研究得到的,其中揭示出当前时序预测研究中存在一个「令人担忧的趋势」。 但该团队也表示:「我们的目标并不是暗示语言模型永远无法用于时间序列。」事实上,近期一些研...
【大型(语言)模型和基础模型(LLM、LM、FM)的时态数据(时间序列、时空和事件数据)和 AIOps 的列表,提供可靠的资源(论文、代码、数据等),全面、系统地总结最新进展】'Large (Language) Models and Foundation Models (LLM, LM, FM) for Time Series and AIOps - A professional list on Large (Language) Models...
Time series forecasting holds significant importance in many real-world dynamic systems and has been extensively studied. Unlike natural language process (NLP) and computer vision (CV), where a single large model can tackle multiple tasks, models for time series forecasting are often specialized, nec...
Nate Gruver, Marc Finzi, Shikai Qiu, et al.Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters. arXiv:2310.07820, 2023 Chang C., C Peng W., F Chen T..Llm4ts: Two-stage fine-tuning for time-series forec...
An official implementation of "CALF: Aligning LLMs for Time Series Forecasting via Cross-modal Fine-Tuning" - Hank0626/CALF
Time series forecasting holds significant importance in many real-world dynamic systems and has been extensively studied. Unlike natural language process (NLP) and computer vision (CV), where a single large model can tackle multiple tasks, models for time series forecasting are often specialized, nec...