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yyds!时序+LLM大模型新玩法
科技
2024-09-05 13:26
北京
时序+大模型
开始火了,大家最近关注了吗?
在
ICLR'24
、
WWW'24
、
AAAI'24
、
IJCAI'24
等今年的顶会上,都有多篇时序+大模型的研究入选。
时序+LLM的潜力非常大。首先时序的应用面就很广,现在结合LLM处理非结构化数据、转移知识,结合多模态信息提高预测准确性。
能
解决很多传统方法的局限性
。是一个非常容易发论文的方向!
我最近也研究了一下时序+LLM,并整理了近几年
67篇代表性研究工作
。按照
直接提示
、
时间序列量化
、
对齐
、
视觉
、
工具
5个方向归纳,并且凡是有
开源代码
的也一并整理。
67篇时序+LLM的创新思路,分享给大家研究学习。
欢迎扫码下载
。
扫码下载67篇时序+LLM创新思路
67篇合集按照
直接提示
、
时间序列量化
、
对齐
、
视觉
、
工具
5个方向归纳。
直接提示
这是将时间序列数据视为原始文本,直接用时间序列提示LLM的方法。是一种简单易行的方法。
例如NeurIPS'23的《Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters》,就提出了LLMTIME ,
通过将时间序列数据编码为数字字符串,并将时间序列预测视为文本中的下一个 token 预测问题,从而利用预训练的 LLMs 进行连续时间序列预测。
扫码下载67篇时序+LLM创新思路
时间序列量化
这是将时间序列数据转换为离散表示的方法。包括使用向量量化自编码器或K-均值聚类来创建时间序列的离散索引,从而让LLM可以处理。
扫码下载67篇时序+LLM创新思路
对 齐
这种方法是为时间序列训练单独的编码器,将编码的时间序列与语言模型的语义空间对齐。分为通过对比损失进行相似度匹配,与通过其他损失进行相似性匹配。
扫码下载67篇时序+LLM创新思路
此外,还可以
利用视觉表示作为时间序列和文本数据之间的桥梁
。将时间序列数据转换为图像,然后使用视觉语言模型进行分析。
还可以
将LLM用于生成间接工具
,例如代码和 API 调用,以辅助时间序列分析任务
一共67篇时序+LLM的创新思路,分享给大家研究学习。欢迎扫码下载。
扫码下载67篇时序+LLM创新思路
Python数据科学
以Python为核心语言,专攻于「数据科学」领域,文章涵盖数据分析,数据挖掘,机器学习等干货内容,分享大量数据挖掘实战项目分析和讲解,以及海量的学习资源。
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