简介:【2月更文挑战第28天】ICLR 2024:Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测 在2024年ICLR上,研究者们展示了一种创新的时间序列预测方法——Time-LLM。这种方法的核心在于利用大型语言模型(LLMs)的能力,通过一种称为重新编程(reprogramming)的技术,将LLMs应用于时间序列预测任务。这一框架不仅保持了LLMs原有的...
因此,解锁 LLM 中的知识以激活其以准确、数据高效和任务无关的方式进行一般时间序列预测的能力仍然是一个悬而未决的挑战。 本文提出 TIME-LLM,这是一个重新编程框架,用于调整大型语言模型以进行时间序列预测,同时保持主干模型的完整性。核心思想是将输入的时间序列重新编程为更自然地适合语言模型功能的文本原型表示。为...
BizSeer必示科技 7声望5粉丝 必示科技致力于以人工智能赋能IT运维领域,打造领先的智能运维(AIOps)引擎。提高企业IT系统可用性和运维效率,助力企业数字化转型。 « 上一篇 ICLR/NeurIPS论文分享:任务通用的时序基础模型 下一篇 » WWW2024|频率视角重新审视VAE在无监督时间序列异常检测中的应用 ...
简介:【2月更文挑战第28天】ICLR 2024:Time-LLM:基于大语言模型的时间序列预测 在2024年ICLR上,研究者们展示了一种创新的时间序列预测方法——Time-LLM。这种方法的核心在于利用大型语言模型(LLMs)的能力,通过一种称为重新编程(reprogramming)的技术,将LLMs应用于时间序列预测任务。这一框架不仅保持了LLMs原有的...
在这项工作中,作者提出了TIME-LLM,这是一个重新编程框架,将LLM重新用于一般时间序列预测,同时保持基础语言模型的完整性。作者首先使用文本原型对输入时间序列进行重新编程,然后将其输入到冻结的LLM中,以对齐这两种模式。为了增强LLM对时间序列数据的推理能力,作者提出了Prompt-as-Prefix(PaP)方法,通过在输入时间序列中...
总之,Time-LLM为我们提供了一种新的视角和工具,使大型语言模型在时间序列预测领域的应用成为可能。随着技术的不断进步和研究的深入,相信Time-LLM将会在未来发挥更大的作用,为相关领域的研究和实践带来更多的创新和突破。 在实际应用中,Time-LLM可以为金融市场的预测、气候变化的监测、医疗数据的分析等领域提供有力支...
Time-LLM,用大语言模型(LLM)来做时间序列预测项目地址:github.com/KimMeen/Time-LLM “Time-LLM 是一个重新编程框架,用于将大型语言模型(LLMs)重新用于通用的时间序列预测,同时保持其骨干语言模型的完整...
构建由大模型辅助的基于多模态数据融合的异常检测、根因诊断和故障报告生成系统 3027 0 11:19 App 基于LLM的多场景智能运维 395 12 07:08:49 App 2025最火的两个模型:Inform+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,通俗易懂!——人工智能|AI|机器学习|深度学习 1666 0 11:03 App 基于大模型和多AGEN...
今天给大家介绍一篇由北京大学和阿里联合推出的工作,使用LLM实现时间序列的分类和预测任务。 前情提要 目前针对于时间序列LLM的工作主要由两种策略, 一是LLM for-TS:从零开始设计并预训练适用于时间序列的基础大模型,然后可根据各种下游任务对模型进行微调。这条路径是最基本的解决方案,基于大量数据,通过预训练向模型...
项目地址:https://github.com/KimMeen/Time-LLM 关键词:时间序列预测,大语言模型,模型重编程 TL; DR: 本文提出了 Time-LLM,一个重编程框架,将LLM重新用于通用时间序列预测,同时保持主干语言模型不变。 这篇论文应该火了有半年了,目前Google scholar上引用有61个。