多模态语言建模推进时间序列分类
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过使用预训练语言模型,本研究提出了 InstructTime,将时间序列分类重塑为学习生成范式,并将任务特定指令和原始时间序列作为多模态输入,通过文本表示标签信息,实现了在时间序列分类中的卓越性能和通用基础模型的潜力。
本文介绍了instruct-imagen模型,解决了异质图像生成任务并可泛化到未知任务。通过引入多模态指导,融合不同模态,统一生成意图的格式。通过两阶段框架,利用预训练的文本到图像扩散模型进行精调构建instruct-imagen模型。人工评估表明,instruct-imagen在各种图像生成数据集上与先前特定任务的模型相媲美甚至超越,并展示了对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。