TEMPO是一种基于GPT-2架构的时间序列预测模型，通过提示工程实现高效预测。
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发布时间 : 6/23/2024
模型简介
TEMPO利用生成式预训练Transformer（GPT-2）架构进行时间序列预测，通过创新的提示工程技术提高预测准确性。
模型特点
基于提示的时间序列预测
采用创新的提示工程技术，将时间序列预测任务转化为适合GPT-2架构的形式
生成式预训练架构
利用GPT-2的生成能力进行时间序列预测，无需专门设计预测模型
高效预测
通过预训练模型实现快速准确的时间序列预测
模型能力
时间序列预测
多步预测
基于历史数据的未来值生成
使用案例
经济金融
股票价格预测
预测未来股票价格走势
能源
电力负荷预测
预测未来电力需求
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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