【2025创新风口】大模型×时间序列预测革命!Time-LLM源码逐行解读,基于大模型的时序预测跨模态对齐实战共计4条视频,包括:跨模态对齐、LLM跨模态对齐应用实战(结合时序预测)、三个月初学者入门AI学习路线图等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
【顶会带读】ICLR2024|Time-LLM:基于时间序列预测的LLM跨模态对齐应用实战,论文解读+源码复现,轻松读懂!-人工智能、LLM、大模型共计9条视频,包括:【2024论文解读】LLM跨模态对齐应用实战(结合时序预测)、1-时间序列模型、2-网络结构与参数定义等,UP主更多精彩视频,
简介:本文深入探索Time-LLM的构建原理,并通过一个具体的Python预测项目案例,展示如何有效地利用Time-LLM进行时间序列分析和预测。 在时间序列分析领域,准确的预测对于决策制定和数据驱动的应用具有至关重要的作用。Time-LLM作为一个专为时间序列预测优化的架构,近年来受到了业界的广泛关注。本文将详细解析Time-LLM的架构...
要了解Time-LLM的价值,首先得从其架构说起。Time-LLM并非传统的LLM,后者通常用于处理自然语言文本数据(如句子、段落或文档),通过识别文字之间的统计模式来预测下一个词或句子。Time-LLM则是对传统LLM的一次重大革新,它将关注点从文本转向了时间序列数据。 在经典的LLM中,模型接受一系列单词作为输入,并预测序列中的...
近期,o1和R1等先进推理模型的卓越表现,不仅验证了TTS技术的有效性,更推动其成为增强大语言模型(LLM)推理能力的关键范式。研究表明,TTS在保持模型参数和与训练成本不变的前提下,能显著提升复杂任务的解决能力,展现出广阔的应用前景。 图1:预训练扩展和推理阶段扩展的示意。 尽管TTS研究呈现爆发式增长,该领域仍面临三大...
在大语言模型(LLMs)后训练中存在至关重要的环节——奖励模型(Reward Modeling, RM)。我们都知道,通过强化学习(Reinforcement Learning, RL)对 LLMs 进行微调,能够显著提升模型在人类价值对齐、长期推理以及环境适应等方面的能力。而在这个过程中,奖励模型就像一位严谨的裁判,负责为 LLM 生成的响应提供准确的奖励信号...
一、开发环境 SpringBoot2.2.1.RELEASE JDK1.8 Maven 3.2+ Hutool5.7.11 二、使用步骤 1. 创建Springboot项目 新建一个项目,选择Spring Initializr,这里使用spring给我的服务url 选择jdk版本,maven类型的项目 官网默认没集成hutool,那就后面手动添加吧 2. 引入hutool ...
四、正确代码示例(结合实战场景) 使用time.perf_counter()测量经过时间(跨平台兼容) import time start_time = time.perf_counter() # 使用time.perf_counter()代替time.clock() … 执行一些操作 … end_time = time.perf_counter() elapsed_time = end_time - start_time print(f"Elapsed time: 0.0576 ...
LLM做时序预测的未来挑战与研究方向 - 针对时序新热点和应用总结 扫码解锁 时序最新热点解读直播课 另外,我们准备了32节时间序列系列课程基础上,课程分为五个模块。 模块一基础:认识数据科学家 模块二进阶:时间序列预测概论+论文和代码讲解 模块三项目实战:基于股价和零售的时序项目实战 ...
我们将展示如何使用 LocalAI 提供的 Docker 镜像来启动本地 LLM,并展示如何将其与 OpenAI 兼容的 API 服务进行对接。这不仅仅是理论探讨,我们将提供实战演练,全程指导您在 Docker 容器中搭建整套系统,确保其既适用于仅配备 CPU 的机器,也能适应拥有 GPU 设备的环境。