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動態歡迎閱讀

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。
本期通訊總計23151字，可免費試讀至10%
消耗99微信豆即可兌換完整本期解讀（約合人民幣9.9元）要事解讀

原文鏈接：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？

聯系作者

文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺