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離散化、對齊文本還是預訓練,哪個才是 LLM 處理時序數據的關鍵?

AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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離散化、對齊文本還是預訓練,哪個才是 LLM 處理時序數據的關鍵?

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原標題:離散化、對齊文本還是預訓練,哪個才是 LLM 處理時序數據的關鍵?
關鍵字:解讀,模型,報告,數據,時序
文章來源:機器之心
內容字數:0字

內容摘要:


機器之心PRO · 會員通訊 Week 21—- 本周為您解讀 ③個值得細品的AI & Robotics業內要事 —-
1. 離散化、對齊文本還是預訓練,哪個才是 LLM 處理時序數據的關鍵?
用 LLM 搞時序數據的趨勢在升溫?哪些團隊從頭訓練了時序基礎模型?時序基礎模型能泛化嗎?近期還有哪些大模型做時序任務的新方法?…
2.大模型降價背后的與「貓膩」??
不同的大模型廠商在打「價格戰」時有哪些差異點?是否波及到了國外大模型及 C 端大模型應用公司?為何企業用戶的實際成本并沒有真正大幅度降低?有哪些「貓膩」?…
3. Gemini 1.5 Pro 技術報告透露了哪些重要信息?
技術報告都透露了 Gemini 1.5 系列模型哪些方面的信息?有哪些技術細節或創新點值得關注?模型性能測評結果如何?…
…本期完整版通訊含 3 項專題解讀 + 28項本周 AI & Robotics 賽道要事速遞,其中技術方面 15項,國內方面 6項,國外方面 7 項。
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