最新研究方向！LLMs用于时间序列！

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点击上方  蓝字  关注我们 基础模型推动了计算语言学和计算机视觉领域的最新进展，并在人工智能（AI）领域取得了巨大成功。 成功的基础模型的关键要素包括： 海量数据规模： 广泛且多样的训练数据覆盖了全面的数据分布，使模型能够逼近任何潜在的测试数据分布。 可迁移性： 通过记忆和回忆已学信息的机制，如提示（Prompting）[1]和自监督预训练[2]，模型能够有效地适应新任务。 另外我为大家准备了时间序列和大模型的学习资料，从基础到进阶的内容都包含在内。 大家可以任意添加一位小助手获取（长按二维码图片添加），记得发送文章标题！     大型时间序列基础模型（LTSM） 在计算语言学领域基础模型取得成功后，越来越多的研究致力于将这种成功复制到另一种序列数据类型上：时间序列。 与大型语言模型（LLMs）类似，大型时间序 ………………………………