[ad_1]
Áp dụng dự báo zero-shot với các mô hình học máy tiêu chuẩn
Sự trỗi dậy của AI tạo sinh và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã thu hút toàn thế giới, khởi đầu cho một cuộc cách mạng trong nhiều lĩnh vực. Trong khi trọng tâm chính của loại công nghệ này là chuỗi văn bản, thì giờ đây sự chú ý hơn nữa đang được dành cho việc mở rộng khả năng xử lý và xử lý các định dạng dữ liệu vượt ra ngoài phạm vi chỉ nhập văn bản.
Giống như trong hầu hết các lĩnh vực AI, dự báo chuỗi thời gian cũng không miễn nhiễm với sự ra đời của LLM, nhưng đây có thể là một thỏa thuận tốt cho tất cả mọi người. Mô hình hóa chuỗi thời gian được biết đến giống như một nghệ thuật hơn, trong đó kết quả phụ thuộc rất nhiều vào kiến thức chuyên ngành trước đó và điều chỉnh phù hợp. Ngược lại, LLM được đánh giá cao vì không phụ thuộc vào nhiệm vụ, có tiềm năng to lớn trong việc sử dụng kiến thức của mình để giải quyết các nhiệm vụ đa dạng đến từ các miền khác nhau. Từ sự kết hợp của hai lĩnh vực này, ranh giới mới của các mô hình dự báo chuỗi thời gian có thể ra đời, trong tương lai sẽ có thể đạt được những kết quả trước đây không thể nghĩ tới.
[ad_2]
Source link