ICLR 2024：Time-LLM：基于大语言模型的时间序列预测
在2024年ICLR上，研究者们展示了一种创新的时间序列预测方法——Time-LLM。这种方法的核心在于利用大型语言模型（LLMs）的能力，通过一种称为重新编程（reprogramming）的技术，将LLMs应用于时间序列预测任务。这一框架不仅保持了LLMs原有的架构，还通过引入Prompt-as-Prefix（PaP）技术，提升了LLMs对时间序列数据的理解和推理能力。 Time-LLM的提.....
NeurIPS’23 Paper Digest | 如何把 LLM 的推理能力应用于事件序列预测？
为期一周的人工智能和机器学习领域顶级会议 NeurlPS 正在美国路易斯安那州新奥尔良市举办中。蚂蚁集团有 20 篇论文被本届会议收录，其中《Language Models Can Improve Event Prediction by Few-Shot Abductive Reasoning》是由蚂蚁基础智能技术部、消费金融技术部与芝加哥丰田工业大学、芝加哥大学合作完成。 论文作...
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