RAG(检索增强生成)和微调是提升大型语言模型能力的两种有效技术。RAG适合动态查询,通过实时检索外部信息;微调则将特定领域知识嵌入模型,适用于稳定数据。选择取决于应用需求,结合两者可提高模型效率。
该文介绍了一种交互式 GAM 模型,利用分段线性函数和特定领域知识提高电力预测性能。该模型在公共基准和电力数据集中优于当前最先进的方法,并在极端天气事件的情况下表现出良好的泛化能力。同时,该文还推出了一个用户友好的基于交互式 GAM 的网络工具,并将其整合到电力预测 AI 平台中。
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