作者团队对同期涌现的时序大模型进行了全面测评，在零样本预测任务中，大模型不更新任何参数，直接输入数据集中时间序列进行预测。在7个真实数据集中，Timer取得了综合最优的水平。模型分析 为确认时序领域的大模型骨架，作者团队对不同模型进行了同样规模的预训练，包括基于MLP的TiDE、TCN、LSTM以及Transformer的两种结构，...
工业领域已经成了AI大模型应用的重要战场，在这个背景下，流程工业领域的最新里程碑式事件于6月5日诞生——中控技术基于其在流程工业深耕30年的实践经验和技术积累，在新加坡面向全球用户发布了流程工业首款时序大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer），开启了产业落地应用的进程。TPT的发布一时引发行业热议：...
1. 强大的混合专家架构:Time-MoE采用稀疏激活机制,在预测任务中仅激活部分网络节点,这不仅确保了高预测精度,还显著降低了计算负担,完美解决了时序大模型在推理阶段的计算瓶颈。 2. 灵活的预测范围:Time-MoE支持任意长度的输入和输出范围,能够处理从短期到长期的各种时序预测任务,实现了真正的全域时序预测。 3. 全球...
模型可解释性:通过文本形式提供解释性的时间序列预测结果,帮助用户更好地理解时间序列数据的模式和趋势。 特定领域的应用:大模型正在被应用于特定领域的时间序列预测,如金融、医疗、交通等,以解决特定问题并提供可解释的预测。1 UniTS 论文标题:UniTS: Building a Unified Time Series Model 尽管当前的基础模型能够处理...
总结一下,训练大模型是指我们用「大」的方式训练模型以实现很强的迁移性,并希望它能涌现出一些智能。 二、什么是大时序模型(LTSM)? 我们先来说说时间序列(Time Series)。时间序列无处不在,比如在不同时段电力的使用情况,在不同时段交通状况等等。它们的共同点在于,数据是以时间的先后顺序来存放的。时间序列分析...
本文将对时序大模型的各个方面进行总结,包括模型介绍、数据预处理、模型训练、模型评估和模型应用等方面。 二、模型介绍 时序大模型通常采用循环神经网络(RNN)或长短期记忆网络(LSTM)等深度学习模型作为核心,以处理时间序列数据。这些模型能够捕捉时间序列数据中的长期依赖性和趋势,并且具有良好的预测性能。 三、数据预...
时序大模型,参数规模突破十亿级别。 来自全球多只华人研究团队提出了一种基于混合专家架构(Mixture of Experts, MoE)的时间序列基础模型——Time-MoE。 据了解,该模型首次将时间序列预训练大模型的参数规模推向十亿级别。 Time-MoE模型通过MoE架构的独特优势,将模型参数成功扩展至24亿,不仅显著提升了预测精度,还在降低...
2024年10月,全球首个突破十亿参数的时序大模型——Time-MoE在华人团队的努力下正式发布。这一革命性的进展不仅标志着机器学习领域的新里程碑,也为多个行业提供了崭新的技术解决方案。此次发布的Time-MoE模型在预训练数据集规模上达到了30,充分展示了其强大的学习能力和应用潜力。
时间序列数据在各个领域都普遍存在,使得时间序列分析变得至关重要。传统的时间序列模型是任务特定的,具有单一的功能和有限的泛化能力。最近,大型语言基础模型揭示了它们在跨任务迁移性、零次/少次学习和决策可解释性方面的出色能力。这一成功引发了人们探索基础模型以同时解决多个时间序列挑战的兴趣。
2024年10月23日,全球瞩目的AI领域再次迎来了一个重磅消息:一支华人研究团队成功发布了世界首个突破十亿参数的时序大模型——Time-MoE。这一创新成果不仅丰富了时序数据建模的技术手段,更是进一步奠定了华人团队在全球AI研究中的重要地位。 Time-MoE的技术背景 ...