• 提出了一个新的框架,即TIME-LLM,它包括将输入时间序列重新编程为更自然的文本原型表示,并通过声明性提示(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推理。该技术指明了多模态基础模型在语言和时间序列方面的卓越表现。 • TIME-LLM在主流预测任务中的表现始终超过最先进的性能,特别是在少样本和零...
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…
在这项工作中提出了 Time-LLM,这是一个重编程框架,可将 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。首先使用文本原型对输入时间序列进行重编程,然后将其输入到冻结的LLM中以对齐两种模式。为了增强LLM利用时间序列数据进行推理的能力,提出了提示作为前缀(Prompt-as-Prefix, PaP),它丰富了输入上下文并指...
与通常使用成对的跨模态数据进行微调的视觉语言和其他多模态语言模型相比,TIME-LLM 是直接优化的,只需一小部分时间序列和几个训练周期即可随时使用,与从头开始构建大型领域特定模型或对其进行微调相比,它保持了高效率并施加了更少的资源限制。为了进一步减少内存占用,可以无缝集成各种现成的技术(例如量化)来精简 TIME-LL...
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原有的架构,还通过引入Prompt-as-Prefix(PaP)技术,提升了LLMs对时间序列数据的理解和推理...
• 提出了一个新的框架,即TIME-LLM,它包括将输入时间序列重新编程为更自然的文本原型表示,并通过声明性提示(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推理。该技术指明了多模态基础模型在语言和时间序列方面的卓越表现。 • TIME-LLM在主流预测任务中的表现始终超过最先进的性能,特别是在少样本和零...
简介:本文探讨了Time-LLM在时间序列预测领域的应用与挑战,通过案例分析展示了其解决方案,并展望了该技术未来的潜在发展趋势。 随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)已广泛应用于自然语言处理领域,展示出强大的文本生成与理解能力。然而,在时间序列预测这一细分领域,传统的LLM往往难以奏效。为了应对这一挑战,Time...
However, the challenge remains in effectively aligning the modalities of time series data and natural language to leverage these capabilities. In this work, we present Time-LLM, a reprogramming framework to repurpose LLMs for general time series forecasting with the backbone language models kept ...
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 ...
Time-LLM是建立在传统LLM基础上的一种特殊架构,其核心思想是通过引入时间维度信息,使模型能够更好地理解和预测时间序列数据。具体来说,Time-LLM在模型训练阶段融入了时间戳、周期性特征等时间相关信息,从而增强了模型对时间序列数据的感知能力。 在模型结构上,Time-LLM通常包含以下几个关键组件: 时间编码层:该层负责...