如何训练时间序列大模型（LTSM）？时序基座模型LTSM-bundle来了

主要观点总结

文章介绍了大模型在AI领域的应用，特别是时间序列大模型（LTSM）的相关内容，包括训练LTSM的难点、与LLM的联系、训练策略等。

关键观点总结

关键观点1: 大模型在AI领域的应用及其要求

大模型要求数据量大、数据多样性大、模型大、训练所需资源大等等，并强调可迁移性是大模型所要达成的基本目标。

关键观点2: 什么是LTSM及其训练难点

LTSM是用于处理时间序列数据的大模型。其训练难点在于时间序列数据可迁移性较低，因为不同领域甚至不同方式收集的时间序列数据差异较大。

关键观点3: LTSM与LLM的联系

LTSM与LLM最大相似点在于它们都是顺序数据。文章通过类比LLM的分词和嵌入查找过程，解释了LTSM的处理方式。

关键观点4: LTSM的训练策略

文章介绍了从文献中总结出的LTSM训练策略，包括分词、基础模型、提示、训练范式等，并强调了理解这些策略的重要性。

关键观点5: LTSM训练实践

文章介绍了一项研究，该研究开源了LTSM模型的训练过程，并提供了详细的步骤和命令，以方便读者自己动手尝试。

文章预览

大模型席卷了整个AI领域。不仅仅是自然语言（NLP）和计算机视觉（CV），很多其它AI子领域也正在经历「大模型化」的过程。在时间序列（Time Series）领域，时间序列大模型（Large Time Series Model，LTSM）正在兴起。LTSM有非常广泛的应用，毕竟大量的数据（比如电力、交通、天气）等等都是以时间序列形式存在的。 那么如何训练LTSM呢？   我们最近的工作参照已有的文献做了大量的实验，希望能更好地理解哪些训练LTSM方法是最有效的。基于这些实验，我们总结出了一个训练LTSM的「最优组合」（当然了，这应该只是个局部最优，毕竟资源有限），称作LTSM-Bundle。LTSM-Bundle非常简单，效果不错。我们对实验代码也做了整理，感兴趣的读者可以自己动手试试看。 论文标题： Understanding Different Design Choices in Training Large Time Series Models  论文链接： https://arxiv.org/a ………………………………