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测试：文本原型对齐嵌入以激活 LLM 对时间序列的能力
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 本文总结了使用语言模型（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，旨在激活LLM对TS数据的处理能力。
- 提出了一种名为TEST的方法，通过对TS进行分词和建立编码器进行嵌入。
- 创建提示信息使LLM更开放于嵌入的应用，最终实现TS任务。
- 实验证明，LLM能够处理TS数据而不损害其语言能力。
- 尽管结果未显著超过定制的最先进模型，但LLM作为模式机器的能力得到了验证。
- 本文旨在成为鼓励进一步研究的基础性工作。
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