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...
24年6月来自清华、上海AI实验室、西工大、浙大和中国电讯的论文“Towards Efficient LLM Grounding for Embodied Multi-Agent Collaboration”。 由于物理世界的复杂性,将大语言模型(LLM) 的推理能力应用于具身任务具有挑战性。特别是,多智体协作的 LLM 规划需要智体之间的沟通或信用分配作为反馈,重新调整所提出的规划...
•Github: https://github.com/jerryjliu/llama_index•PyPi:•LlamaIndex: llama-index · PyPI[11].•GPT Index (duplicate): gpt-index · PyPI[12].•NPM(Typescript/Javascript):•Github: GitHub - run-llama/LlamaIndexTS: LlamaIndex is a data framework for your LLM applications[13]...
最近，来自纽约大学和UC伯克利的团队研究表明，多模态大语言模型（MLLM）在视觉处理方面仍存在普遍性的缺陷。其中，团队成员堪称「豪华」，除了领队谢赛宁外，共同参与还有马毅和LeCun两位大佬。论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.06209 开源项目：https://github.com/tsb0601/MMVP 在一些特殊场景之下，很多MLL...
2023年是语言模型(llm)和图像生成技术激增的一年,但是视频生成受到的关注相对较少。今年刚到2月份,OpenAI就发布了一个惊人的视频生成模型Sora。虽然它的架构没有披露,但是通过总结现有的视频生成领域可能能对Sora的构架有所理解。 在这篇文章中,我们将整理视频生成在最近几年是发展概况,模型的架构是如何发展的,以及现...
LLM Frontend for Power Users. Contribute to SillyTavern/SillyTavern development by creating an account on GitHub.
主要的代码在cloud-functions/crawler.ts里,初步看是基于civkit开发了一个web服务,入口代码是crawl方法。 代码语言:javascript 复制 asynccrawl(@RPCReflect()rpcReflect:RPCReflection,@Ctx()ctx:{req:Request,res:Response,},auth:JinaEmbeddingsAuthDTO){constuid=awaitauth.solveUID();letchargeAmount=0;constnoSlas...
OneFitsAll:OneFitsAll(有时也被称为 GPT4TS)方法会先对输入时间序列使用实例归一化和 patching 技术,然后将其馈送给一个线性层,以获得用于语言模型的输入表征。在训练期间,语言模型的多头注意力和前馈层会被冻结,而位置嵌入和层归一化会得到优化。最终层的作用是将语言模型的最终隐藏状态转换成预测结果。
评估任务：NLG涵盖了各种各样的任务，如机器翻译(MT)、文本摘要(TS)、 对话生成(DG)、故事生成(SG)、图像字幕生成(IC)、数据到文本生成(D2T)和通用生成(GE)，每个任务都有其独特的评估要求和挑战。每个任务的具体性质决定了目标评估方面和场景。例如，在文本摘要中，重点可能是与源内容的相关性，而在对话生成中...
表 1 给出了在训练时未曾见过的更大因果链上评估时不同模型的准确度。可以看到，新模型 TS2 (NoPE) 的表现能与万亿参数规模的 GPT-4 相媲美。图 3 是在有更长节点名称（长于训练集的）的因果序列上的泛化能力评估结果以及不同位置嵌入的影响。图 4 评估的是在更长的未见过的因果序列上的泛化能力。他们...