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服务理念时间: 2025-11-18 20:50:32 | 作者: u赢体育
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聚集多模态时刻序列剖析,体系梳理了有关数据集与办法。先指出数据异质性、模态空隙等应战,再提出交融、对齐、搬迁三类跨模态交互结构,按输入、中心、输出层级分类现有办法,还探讨了多范畴使用,最终展望了推理、决议计划等未来研讨方向。
探求了零样本设置下大言语模型(LLMs)在时刻序列猜测中的偏好与功能。发现 LLMs 擅于猜测有明晰趋势和季节性的数据,对输入序列结尾更灵敏,且能辨认数据周期性。提出融入外部常识和自然言语转述两种办法,有用提升了猜测精度。
聚集视觉模型在时刻序列剖析中的使用,指出其相比大言语模型的优势,如适配接连数据、易编码多变量相关性等。提出时刻序列转图画、图画化时刻序列建模的两层视角分类法,包含多种转图画办法与不一样视觉模型,还探讨了预处理、后处理应战及未来研讨方向,为该范畴供给全面指引。
为处理传统模型适配性差、缺少零样本猜测才能等问题,该论文提出 ChatTime 模型,将时刻序列视为 “外语”,经过归一化、离散化等处理完成与文本的一致处理。模型支撑双模态输入输出,具有零样本猜测才能,构建了有关数据集,在零样本猜测、上下文引导猜测等使命中体现优异。
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