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...
重编程大语言模型实现跨模态交互的时序预测 | ICLR 2024量子位:大模型做时序预测也很强!华人团队激活LLM新能力,超越一众传统模型实现SOTA当交通遇上机器学习:TIME-LLM:通过重新编程大型语言模型进行时间序列预测时序人:ICLR 2024 | TIME-LLM:将时序数据重新编码为更自然的文本表示 0. 摘要 时间序列预测在许多现实世界...
【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。
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持。
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...
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...
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...
简介:本文介绍了Time-LLM技术如何优化时间序列预测模型,通过痛点解析、案例探讨和未来趋势分析,展现其在实际应用中的重要性和潜力。 时间序列预测是数据科学领域的一个重要分支,广泛应用于金融、能源、交通等多个行业。然而,传统的时间序列预测模型在面对复杂、非线性的时间序列数据时,往往难以达到理想的预测精度。近年来...
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,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...