LLM-Mixer: 融合多尺度时间序列分解与预训练模型,可以精准捕捉短期波动与长期趋势
近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，研究人员开始探索将其应用于时间序列预测。Jin等人提出了LLM-Mixer框架，通过多尺度时间序列分解和预训练的LLMs，有效捕捉时间序列数据中的短期波动和长期趋势，提高了预测精度。实验结果显示，LLM-Mixer在多个基准数据集上优于现有方法，展示了其在时间序列预测任务中的巨大潜力。
探索未来：大模型私有化垂直技术的创新路径
【10月更文挑战第16天】随着人工智能技术的发展，大模型在各领域的应用日益广泛，但数据隐私和安全问题成为企业应用的障碍。大模型的私有化垂直技术应运而生，通过定制化的方案，不仅保障数据安全，还能针对特定行业需求进行优化，提高模型的准确性和效率。以医疗健康领域为例，私有化大模型技术可以在本地环境中部署和训练模型，确保数据不出域，同时利用最新AI技术改善医疗服务。未来，这一技术将在更多行业中发挥重要作用，推动社会经济的高质量发展。