Time-LLM :超越了现有时间序列预测模型的学习器

AI预测相关目录

AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容
最好有基础的python算法预测经验

  1. EEMD策略及踩坑
  2. VMD-CNN-LSTM时序预测
  3. 对双向LSTM等模型添加自注意力机制
  4. K折叠交叉验证
  5. optuna超参数优化框架
  6. 多任务学习-模型融合策略
  7. Transformer模型及Paddle实现
  8. 迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现
  9. holt提取时序序列特征
  10. TCN时序预测及tf实现
  11. 注意力机制/多头注意力机制及其tensorflow实现
  12. 一文解析AI预测数据工程
  13. FITS:一个轻量级而又功能强大的时间序列分析模型
  14. DLinear:未来预测聚合历史信息的最简单网络
  15. LightGBM:更好更快地用于工业实践集成学习算法
  16. 面向多特征的AI预测指南
  17. 大模型时序预测初步调研【20240506】
  18. Time-LLM :超越了现有时间序列预测模型的学习器

文章目录

  • AI预测相关目录
  • 研究背景
  • 使用
  • 挑战和展望


研究背景

Time-LLM 是一个重新编程框架,旨在将大型语言模型(LLMs)重新用于通用的时间序列预测,同时保持基础语言模型的完整性。该框架通过两个关键步骤实现这一目标:首先,将输入的时间序列重新编程为文本原型表示,这种表示对LLM来说更自然;其次,通过声明性提示(例如领域专家知识和任务指令)来增强输入上下文,以指导LLM的推理。Time-LLM 证明了时间序列分析(例如预测)可以被构想为另一种“语言任务”,并且可以由现成的LLM有效地解决。此外,Time-LLM 被展示为一个强大的时间序列学习器,其性能超越了现有的、专门的预测模型。

开源地址:https://github.com/KimMeen/Time-LLM

使用

输入补丁化:首先,将输入的时间序列数据分割成一系列“补丁”(patches),这些补丁是通过在时间序列上滑动窗口来创建的,每个补丁包含了一定数量的时间步长。

重新编程层:对这些补丁进行重新编程,将它们转换成语言模型能够理解的文本原型。这涉及到使用受限的词汇来描述每个补丁,例如将时间序列的一个部分描述为“短期上涨然后稳步下降”。

使用提示前缀增强输入:为了增强语言模型的推理能力,可以添加一个提示前缀(Prompt-as-Prefix, PaP)。这个提示前缀包含了数据集的背景信息、任务说明和输入统计信息,帮助模型更好地理解上下文。

输出投影:将经过重新编程和增强的输入发送到语言模型(LLM)。模型将输出一系列的补丁嵌入,这些嵌入随后需要通过一个线性投影层来生成最终的时间序列预测。

模型训练与预测:在训练阶段,你需要对重新编程层进行训练,以便它能够学习如何将时间序列数据映射到语言任务上。在预测阶段,使用训练好的模型对新的输入时间序列进行预测。

实验与优化:在实践中,可能需要进行多次实验,调整模型参数,如补丁长度、步长、模型层数等,以及优化提示前缀的设计,来提高预测的准确性。

挑战和展望

使用 Time-LLM 进行时间序列预测时,可能会遇到以下挑战以及相应的解决方案:

挑战:数据模态对齐问题

时间序列数据和自然语言数据属于不同的模态,直接对齐存在困难。
解决方案:通过文本原型(Text Prototypes)对输入的时间序列数据进行重编程,使用自然语言来表示时间序列数据的语义信息,实现数据模态的对齐。
挑战:LLM对时间序列数据理解有限

大型语言模型(LLMs)主要是为处理自然语言设计的,对时间序列数据的理解有限。
解决方案:引入Prompt-as-Prefix(PaP)技术,在输入中添加额外的上下文和任务指令,以增强LLM对时间序列数据的推理能力。
挑战:少样本和零样本学习场景中的性能

在只有少量样本或完全没有样本的情况下进行有效预测是一个挑战。
解决方案:Time-LLM在少样本和零样本学习场景中都表现出色,能够利用其强大的模式识别和推理能力进行有效预测。
挑战:模型的泛化能力

需要确保模型在不同时间序列数据集上都能有良好的预测性能。
解决方案:Time-LLM在多个数据集和预测任务中超越了传统的时序模型,显示出良好的泛化能力。
挑战:模型效率

保持模型的高效率,尤其是在资源有限的情况下。
解决方案:Time-LLM在保持出色的模型重编程效率的同时,能够实现更高的性能。
挑战:模型训练和调整

训练Time-LLM并调整其参数以适应特定任务可能需要大量的实验和调整。
解决方案:进行多次实验,调整模型参数,如补丁长度、步长、模型层数等,以及优化提示前缀的设计来提高预测的准确性。
挑战:提示前缀的设计

设计有效的提示前缀对于激活LLM的预测能力至关重要,但也是一个挑战。
解决方案:确定构建有效提示的三个关键组件:数据集上下文、任务指令、统计描述,以充分激活LLM在时序任务上的处理能力。
挑战:长期预测的精确性

在长期预测任务中,LLM处理高精度数字时可能表现出较低的敏感性。
解决方案:通过设计合适的提示和后处理策略,提高长期预测的精确性

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/23437.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

纷享销客集成平台(IPaaS)解决方案

针对传统对接方式中的痛点,集成平台提炼了一套成熟的解决方案和配套工具。 痛点1:编码工作量大。 每个功能点,和众多的容错分支,都需要逐行编码实现。日志打少了影响问题排查,打多了浪费大量存储。 集成…

Django里的ModelForm组件

ModelForm组件 自动生成HTML标签 自动读取关联数据表单验证 错误提示数据库进行:新建,修改 步骤如下: 创建类 # 在 views.py 文件里# 创建一个类 class AssetModelForm(forms.ModelForm):class Meta:model models.AssetSet #fields [n…

k8s 对外服务之 Ingress(HTTPS/HTTP 代理访问 以及Nginx 进行 BasicAuth )

目录 一 Ingress HTTP 代理访问虚拟主机 (一)原理 (二)实验 1,准备 2,创建虚拟主机1资源 3,创建虚拟主机2资源 4,创建ingress资源 5,查看相关参数 6&#xff0…

Python变量符号:深入探索与实用指南

Python变量符号:深入探索与实用指南 在Python编程的世界中,变量符号扮演着至关重要的角色。它们不仅是存储数据的容器,更是构建复杂逻辑和算法的基础。然而,对于初学者来说,Python的变量符号可能会带来一些困惑和挑战…

【文末附gpt升级秘笈】埃隆·马斯克芯片调配策略对特斯拉股价的影响分析

埃隆马斯克芯片调配策略对特斯拉股价的影响分析 一、引言 在现代商业环境中,企业间的资源调配与策略布局往往对其股价产生深远影响。据外媒CNBC报道,埃隆马斯克在芯片资源分配上的决策引起了业界的广泛关注。他秘密要求英伟达将原本预留给特斯拉的高端…

如何为律师制作专业的商务名片?含电子名片二维码

律师关注细节,律师名片也不例外。它们不仅仅是身份的象征,更是律师专业形象的代表,传递专业知识和信任。今天就来和我们一起来看看制作律师商务名片的注意事项,以及如何制作商务名片上的电子名片二维码? 一、名片的主…

【Text2SQL】评估 LLM 的 Text2SQL 能力

论文:Evaluating the Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models ⭐⭐⭐⭐ arXiv:2204.00498 一、论文速读 本论文尝试了多种 prompt 结构,并且评估了他们在 Codex 和 GPT-3 上的表现。下面介绍这些 prompt 结构: 二、不同的 prom…

Hive 面试题(二)

1. 简述Hive如何实现分区 ? Hive中的分区是一种数据组织方式,它允许用户将表中的数据分割成不同的部分,每个部分称为一个分区。分区的主要目的是提高查询性能和数据管理的效率。以下是Hive实现分区的步骤和概念: 1. 创建分区表 …

优思学院|谈汽车零部件企业生产精益及现场管理

精益生产(Lean Production)和现场管理作为现代制造企业的核心管理理念,正在越来越多的企业中得到应用。尤其是在中国,许多汽车零部件企业通过精益管理和六西格玛方法,显著提高了生产效率,降低了生产成本&am…

过渡属性 height 设置 auto 不起作用

transition 在过渡时 无法将 auto 转换为 px&#xff0c;所以设置必须是具体数值&#xff0c;否则没有过渡效果 解决办法 操作 dom 对具体的数值进行转换 <div class"card-detail" v-for"(item, index) in 2" :key"index"><div class…

15.FreeRTOS 消息缓存 Message Buffer

FreeRTOS 消息缓存&#xff08;Message Buffer&#xff09;的使用 介绍 在实时操作系统&#xff08;RTOS&#xff09;中&#xff0c;任务之间的通信是一个非常重要的方面。FreeRTOS 提供了多种机制来实现任务间通信&#xff0c;其中之一就是消息缓存&#xff08;Message Buffe…

大数据之CDH对Hdfs做Balance数据均衡/数据平衡/数据倾斜

问题的来源: 由于在hive工具运行sql,出现sql卡顿的情况,去cdh上查看yarn资源的分布情况,发现了整个cdh平台中hdfs和yarn资源分布不均匀,大量的爆红显示: 以下 DataNode 数据目录 位于小于其可用空间 10.0 吉字节 的文件系统中。 /data1/dfs/dn&#xff08;可用&#xff1a;7.2 …

C++的类和new和delete和菱形继承机制

文章目录 参考虚函数使用虚函数的class结构相关实现源码IDA反编译子类虚表和父类虚表调用函数菱形继承 参考 https://showlinkroom.me/2017/08/21/C-%E9%80%86%E5%90%91%E5%88%86%E6%9E%90/ https://www.cnblogs.com/bonelee/p/17299985.html https://xz.aliyun.com/t/5242?t…

hadoop疑难问题解决_NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/adl/AdlFileSystem

1、问题描述 impala执行查询&#xff1a;select * from stmta_raw limit 10; 报错信息如下&#xff1a; Query: select * from sfmta_raw limit 10 Query submitted at: 2018-04-11 14:46:29 (Coordinator: http://mrj001:25000) ERROR: AnalysisException: Failed to load …

Go GORM中的迁移系统,实现自动迁移与手动迁移

在Golang生态系统中&#xff0c;GORM作为一个广泛使用的ORM框架&#xff0c;不仅在数据库操作方面提供了友好的API支持&#xff0c;其迁移系统&#xff08;Migration System&#xff09;同样功能强大且易于使用。在本文中&#xff0c;我们将详细解析GORM中的迁移机制&#xff0…

Linux进程无法被kill

说明&#xff1a;记录一次应用进程无法被kill的错误&#xff1b; 场景 在一次导出MySQL数据时&#xff0c;使用下面的命令&#xff0c;将数据库数据导出为.sql文件&#xff0c;数据量大&#xff0c;导出时间长&#xff0c;于是我就将服务器重启了。 mysqldump -u username -…

springboot大学生就业管理系统-计算机毕业设计源码89344

摘 要 信息化社会内需要与之针对性的信息获取途径&#xff0c;但是途径的扩展基本上为人们所努力的方向&#xff0c;由于站在的角度存在偏差&#xff0c;人们经常能够获得不同类型信息&#xff0c;这也是技术最为难以攻克的课题。针对大学生就业管理系统等问题&#xff0c;对大…

vs中C++项目中没有QT(.pro)文件怎么生成翻译ts文件

目录 使用 CMake 生成翻译文件 1.创建 CMakeLists.txt 文件 2.添加翻译生成规则 3.运行 CMake 4.生成翻译文件 使用命令行工具生成翻译文件 1.运行 lupdate 2.编辑 .ts 文件 3.运行 lrelease 网络上说的情况都是一个qt程序在VS中打开&#xff0c;拥有.pro文件的情况&a…

贪心策略:FatMouse‘ Trade

题目 题目描述 FatMouse prepared M pounds of cat food, ready to trade with the cats guarding the warehousecontaining his favorite food, JavaBean.The warehouse has N rooms. The i-th room contains Jfipounds of JavaBeans and requires F[i] pounds of cat food. …

提高篇(七):Processing与物联网的结合:如何创建智能互动艺术装置

提高篇(七):Processing与物联网的结合:如何创建智能互动艺术装置 引言 物联网(IoT)技术的兴起为艺术创作带来了新的可能性,通过将智能设备与艺术作品相结合,艺术家可以创建出互动性更强、响应更加智能的装置。在这篇文章中,我们将探讨如何利用Processing与物联网技术…