接着前两篇介绍大语言模型(LLM)应用于时间序列预测的文章,本文再介绍一篇用LLM来做时间序列预测的文章。前两篇文章的介绍链接如下: 的泼墨佛给克呢:(2023 NIPS)Large Language Models Are Zero-Shot Time S…
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…
开发了一个通用的语言模型重编程框架TIME-LLM,它包括将输入时间序列数据重编程为自然语言模型更易于理解的文本原型表示。同时通过声明性提示(例如领域专家知识和任务说明)来增强输入上下文,以指导 LLM 进行有效的跨域推理 TIME-LLM在主流预测任务中的表现始终超过现有最优的模型,尤其在少样本和零样本学习场景中表现出色。
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, n...
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...
S2IP-LLM: Semantic Space Informed Prompt Learning with LLM for Time Series Forecasting也是类似的建模方法,结合prompt对时序模型和文本模型进行对齐。本文提出,将时间序列的patch表征和大模型的word embedding在隐空间对齐,然后检索出topK的word embedding,作为隐式的prompt。具体做法为,使用上一步生成的patch embedding...
最近，谷歌的一篇论文在 X 等社交媒体平台上引发了一些争议。这篇论文的标题是「A decoder-only foundation model for time-series forecasting（用于时间序列预测的仅解码器基础模型）」。简而言之，时间序列预测就是通过分析历史数据的变化趋势和模式，来预测未来的数据变化。这类技术在气象预报、交通流量预测、商业...
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...
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...
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...