测试：文本原型对齐嵌入以激活 LLM 对时间序列的能力
原文约500字/词，阅读约需2分钟。发表于：。本文总结了使用当今的语言模型（LLM）完成时间序列（TS）任务的两种策略：LLM-for-TS，设计和训练适用于 TS 数据的基础大模型；TS-for-LLM，使预训练的 LLM 能够处理 TS 数据。本文关注 TS-for-LLM 方法，旨在通过设计一种适用于 LLM 的 TS 嵌入方法来激活 LLM 对 TS 数据的处理能力。作者提出了一种名为 TEST 的方法，首先对 TS...
本文总结了使用当今的语言模型（LLM）完成时间序列（TS）任务的两种策略：LLM-for-TS和TS-for-LLM。作者关注TS-for-LLM方法，通过设计适用于LLM的TS嵌入方法来激活LLM对TS数据的处理能力。实验证明，LLM可以处理TS数据而不损害其语言能力。
