与自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)不同,其中单个大型模型可以处理多个任务,时间序列预测模型通常需要专门设计,以满足不同任务和应用的需求。虽然预训练的基础模型在NLP和CV领域取得了令人印象深刻的进展,但其在时间序列领域的发展仍受限于数据稀疏性。最近的研究表明,大型语言模型(LLM)在处理复杂的标记序列时,具备稳...
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...
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 (CV) 不同,单个大型模型可以处理多个任务,而时间序列预测模型通常是专门的,需要针对不同任务和应用进行不同的...
顶会ICLR2024论文Time-LLM分享:通过重编程大型语言模型进行时间序列预测 859 -- 7:43 App 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 1675 -- 11:19 App 基于LLM的多场景智能运维 131 -- 7:07 App 论文闪电分享|KnowLog:基于知识增强的日志预训练语言模型 289 -- 7:04...
这次要介绍的是投稿到2024 ICLR上的文章,在rebuttal后获得了88883的高分,目前已经中稿了。本文提出了一个Time-LLM的模型,它无需微调LLM中的任何层,只需要冻结LLM,然后在其基础上用两个可学习的模块(Patch Reprogramming和Output Projection)对输入和输出分别进行特殊处理即可。这两个可学习的模块参数比较少,因此只需要...
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...
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...
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。 也有很多好的解读:机器之心:谁说大象不能起舞! 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...
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 ...
几篇论文实现代码:《Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models》(ICLR 2024) GitHub: github.com/KimMeen/Time-LLM [fig1] 《Test-Time Adaptation with CLIP Reward for Zer...