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原標題:誰說大象不能起舞! 重編程大語言模型實現跨模態交互的時序預測 | ICLR 2024
關鍵字:時序,模型,數據,序列,語言
文章來源:機器之心
內容字數:8207字
內容摘要:
機器之心專欄
機器之心編輯部最近,來自澳大利亞蒙納士大學、螞蟻集團、IBM 研究院等機構的研究人員探索了模型重編程 (model reprogramming) 在大語言模型 (LLMs) 上應用,并提出了一個全新的視角:高效重編程大語言模型進行通用時序預測 –- 其提出的 Time-LLM 框架無需修改語言模型即可實現高精度時序預測,在多個數據集和預測任務中超越了傳統的時序模型,讓 LLMs 在處理跨模態的時間序列數據時展現出色,就像大象起舞一般!近期,受到大語言模型在通用智能領域的啟發,「大模型 + 時序 / 時空數據」這個新方向迸發出了許多相關進展。當前的 LLMs 有潛力徹底改變時序 / 時空數據挖掘方式,從而促進城市、能源、交通、遙感等典型復雜系統的決策高效制定,并朝著更普遍的時序 / 時空分析智能形式邁進。大模型,例如語言和其他相關的基礎模型,既可以訓練,也可以巧妙地重新調整其用途,以處理一系列通用任務和專用領域應用中的時間序列和時空數據。來源:https://arxiv.org/pdf/2310.10196.pdf
最近的研究將大型語言模型從處理自然語言拓展到時間序列和時空
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