时间序列预测模型强烈需求促使预测模型朝着通用预测范式（见下图）发展，即一个大型预训练模型能够处理任何时间序列预测问题。上图：通用预测模型是一个大型预训练模型，能够处理任何时间序列预测问题。它在一个涵盖多个领域的大规模时间序列数据集上进行训练。与现有的范式相比，通用预测面临三个关键问题：i) 多种频率，...
近几年发展的时序大模型都或多或少的涵盖上述特点,基本上多维、外生、多步、多重序列预估都已经成了大模型的标配,之前文章介绍的TimeGPT就是一个很好的例子 叫我阿哲就好:当GPT遇上时间序列--TimeGPT(四)100 赞同 · 10 评论文章 这一篇着重介绍另一个时序领域应用广泛的大模型自回归循环网络框架DeepAR。 模型...
Chronos模型在零样本性能方面显著优于本地统计模型,在概率预报方面表现良好,优于许多特定任务模型。通过微调Chronos-T5(小型)模型,其在基准II上的总体性能得到了显著提高,超过了更大的Chronos模型和最佳特定任务模型。 图5 在基准II上的不同模型性能,包含在训练过程中...
模型简介 Temporal Fusion Transformer (TFT) 是 Google 2020年发布的基于 Transformer 的时间序列预测模型。 论文: https://arxiv.org/abs/1912.09363arxiv.org/abs/1912.09363 其凭借以下几大优点以及新颖之处,为其在时序预估领域博得了一席之地: 1、可输入丰富的特征: i) known future inputs:如未来高校...
除了利用LLM进行时间序列分析外,时间序列预训练和相关基础模型的开发具有潜力,有助于识别跨领域和任务的一般时间序列模式。 通用模型 自2021年以来,提出了大量预训练的基础模型,其中大多数是通用的。Voice2Series是第一个能够重新编程用于时间序列任务的框架。基于对比学习技术出现了几个基于时间序列数据的预训练基础模型...
TimeGPT是首个时间序列基础大模型,能准确预测多样化数据集。评估显示,TimeGPT推理在性能、效率和简单性上优于统计、机器学习和深度学习方法。 1 介绍 不确定性是生活的一部分,人们一直在努力预测未来。预测潜在结果的愿望是多学科的基础,反映了人类预测、制定战略和降低风险...
本文从简约主义的视角探讨了时间序列通用预训练大模型的开发问题,并提出了Chronos模型。这是一个用于时间序列的语言建模框架,对时间变化不敏感,并且与任何语言模型架构兼容,只需进行微小的调整。它通过缩放和量化将时间序列分词为固定词汇表,并使用交叉熵损失训练现有的变换器语言模型架构。
Chronos是一个预训练概率时间序列大模型框架,通过缩放和量化将时间序列值分词为固定词汇表,并使用交叉熵损失训练现有的基于变换器的语言模型架构来处理这些分词的时间序列。 Chronos基于T5家族预训练大模型,该模型在大量公开可用数据集上进行了预训练,并补充了通过高斯过程生成的合成数据集以提高泛化能力。在42个数据集组...
Chronos是一个预训练概率时间序列大模型框架,通过缩放和量化将时间序列值分词为固定词汇表,并使用交叉熵损失训练现有的基于变换器的语言模型架构来处理这些分词的时间序列。 Chronos基于T5家族预训练大模型,该模型在大量公开可用数据集上进行了预训练,并补充了通过高斯过程生成的合成数据集以提高泛化能力。在42个数据集组...
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,大模型的应用相对较少。 尽管最近在为时间序列和时空数据的大模型开发铺平了道路,但在许多情况下,大规模数据集的缺乏仍然是一个重大的障碍。即便如此,我们已经目睹了在不同任务和领域中成功尝试数量的急剧增加,这充...