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...
TimeGPT是一个预训练模型, 首个时间序列基础大模型 多层Encoder+Decoder组成 训练集:1000亿行的金融、天气、能源和网络数据。 评估指标包括相对平均绝对误差和相对均方根误差 2.路线(2) TEST:Text Prototype Aligned Embedding to Activate LLM’s Ability for Time Series ...
【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, ne...
目前，他以人工智能、决策智能和信号处理专家身份，担任AI顶会 (AAAI, IJCAI, KDD, ICDM等） Workshop on AI for Time Series, Workshop on AI for Education的主要组织者，为国际人工智能教育发展做突出贡献，成为人工智能领域颇具影响力的人物之一。去年1月1日，文青松成为 IEEE 信号处理机器学习技术委员会(...
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...