TimeMoE-200M 是一个基于专家混合（Mixture of Experts, MoE）架构的十亿级时间序列基础模型，专注于时间序列预测任务。
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发布时间 : 9/21/2024
模型简介
TimeMoE-200M 是一个专门用于时间序列预测的基础模型，采用专家混合架构，能够处理大规模时间序列数据。
模型特点
专家混合架构
采用专家混合（MoE）架构，能够高效处理大规模时间序列数据。
十亿级规模
模型参数规模达到十亿级，适合处理复杂的时间序列预测任务。
基础模型
作为基础模型，可以适应多种时间序列预测场景。
模型能力
时间序列预测
大规模数据处理
使用案例
时间序列预测
金融时间序列预测
用于预测股票价格、汇率等金融时间序列数据。
气象数据预测
用于预测气温、降水量等气象数据。
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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