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LLM-ABBA：通过符号近似理解时间序列
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出LLM-ABBA方法，通过符号化时间序列与大语言模型结合，提升模式表现并降低预测误差。结果表明，该方法在多个任务上实现了新的最佳效果，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出LLM-ABBA方法，旨在高效利用符号表示连接大语言模型与时间序列。
- LLM-ABBA通过符号化时间序列与现有LLMs的令牌结合，改善了时间序列的模式表现。
- 该方法有效降低了预测过程中的累计误差。
- 研究结果显示，LLM-ABBA在多个时间序列任务上达到了新的最优状态(SOTA)。
- 在回归和预测任务中，LLM-ABBA表现出竞争力，具备广泛的应用前景。
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