Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models
Metadane
- Autorzy: Jin, M., Wang, S., Ma, L., Chu, Z., Zhang, J.Y., Shi, X., Chen, P.-Y., Liang, Y., Li, Y.-F., Pan, S., et al.
- Rok: 2024
- Źródło: The Twelfth International Conference on Learning Representations (ICLR)
- Status: to-read
- Pochodzenie: Wyekstrahowane z Leveraging Latent Causal Relationships Among Web Services for Traffic Prediction
- Tagi: to-read reference time-series-forecasting llm large-language-models baseline
Notatki
Publikacja dodana automatycznie z bibliografii. Time-LLM to metoda wykorzystująca duże modele językowe (LLM) do prognozowania szeregów czasowych poprzez prompt engineering. Jest jednym z baseline’ów (razem z Llama3) w porównaniach CCMPlus. Dodaj PDF aby wygenerować pełne podsumowanie.