简述:Time-LLM是一种重新编程大型语言模型(LLM)以进行通用时间序列预测的方法,通过将输入的时间序列与文本原型重新编程并使用Prompt-as-Prefix(PaP)来增强LLM对时间序列数据的推理能力。 2.OFA:One Fits All:Power General Time Series Analysis by Pretrained LM 通过预训练语言模型实现强大的一般性分析 简述:本文介...
最近在和大佬朋友们交流的时候,发现时间序列领域有一个很有潜力的新方向:大模型+时间序列。 大模型可以处理不同类型的时间序列数据,例如文本、图像、音频等,也可以适应不同的时间序列数据的变化和异常情况,有…
• 因此提出 iTransformer架构,将独立时间序列视为tokens,通过自注意力捕获多元相关性,并利用层归一化和前馈网络模块来学习更好的时间序列预测的序列全局表示。 • 通过实验,iTransformer 在实际基准测试中达到了最先进的水平。 接下来,就详细介绍其模型架构是怎么样的。
模型采用仅编码器（Decoder-only）结构，基于多领域时间序列进行大规模预训练，通过微调突破了少样本场景下的性能瓶颈，适配不同输入输出长度的时间序列，以及预测，填补，异常检测等任务，展现出模型可扩展性。目前，该工作已被ICML 2024接收。论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.02368 代码仓库：https://github....
大模型(即语言和其他相关的基础模型)既可以训练,也可以巧妙地重新调整用途,以处理一系列通用任务和专用领域应用中的时间序列和时空数据。 论文背景 大模型在自然语言处理、计算机视觉和其他领域取得了显著成果,但在传统的时间序列和时空数据分析方法中,...
时间序列基础大模型（LTM） Moirai来了 首个全开源时间序列基础大模型 Moirai 问世了！“Moirai” 是古希腊神话中掌管命运的女神，拥有预知未来的能力，来自 Salesforce AI Research 的研究者们提出了一种通用的预测范式，使得预训练模型能够处理任意的时间序列预测任务。与当前最优的从零开始训练的模型相比，Moirai 的...
论文链接:https://github.com/google-research/timesfm 前言 谷歌这篇时间序列大模型很早之前就在关注,今天搜索了一下,对应的文章入选了ICML24,其开源的代码github已经有3.5K star。据论文中的描述,TimesFM模型在各种公共数据集上的即插即用零样本性能接近于每个单独数据集的最先进监督预测模型的准确性。TimesFM在参...
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 ...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2402.02592 前言 普适预测器是一个能够处理任何时间序列预测问题的大型预训练模型。它在跨多个领域的大规模时间序列数据集上进行训练。如图1,与现有范式相比,普适预测面临三个关键问题:i) 多频率,ii) 任意变量预测,iii) 分布变化。