Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need

分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限

时间序列预测 Transformers 线性模型深度学习 Mamba Github 开源项目

本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。

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介绍相关项目

Crossformer - 高效利用跨维度依赖的多变量时间序列预测模型

CrossformerGithubTransformer开源项目时间序列预测注意力机制深度学习

Crossformer是一种新型Transformer模型，针对多变量时间序列预测设计。该模型采用维度分段嵌入、两阶段注意力机制和层次编码器-解码器结构，有效捕捉时间和维度间的依赖关系。Crossformer在多个基准数据集上表现优异，为长序列预测和高维数据处理提供新思路。其开源实现便于研究人员和实践者探索应用。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

llm-paper-notes - 大语言模型论文笔记集锦追踪AI研究前沿进展

GithubTransformer人工智能大语言模型开源项目自然语言处理论文笔记

该项目汇集了大语言模型领域的关键论文笔记。内容涵盖Transformer架构、注意力机制、预训练方法、缩放法则和检索增强生成等核心主题。通过精炼总结，为研究者和开发者提供LLM领域的核心概念和最新进展概览，便于快速了解AI前沿研究动态。

TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破

GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测

TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型，通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列，在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高，还具备良好的运行效率，适用于多种要求高效预测的应用场景。

test-ttm-v1 - 开源时间序列预测模型高效预测基础

GithubHuggingfaceTinyTimeMixer基础模型开源项目时间序列模型预测预训练模型

Test TinyTimeMixer (TTM)是一个开源的时间序列预测基础模型。这个项目利用预训练方法，为时间序列分析提供了有力支持。TTM致力于提升时间序列预测的效率和准确性，可应用于多种时间相关的数据分析场景。作为开源项目，它遵循Apache 2.0许可证，并在Hugging Face平台上提供。TTM为研究人员和数据科学家提供了一个探索和优化时间序列预测技术的平台。

autoformer-tourism-monthly - 基于分解架构的长期时间序列智能预测模型

AutoformerGithubHuggingface分解架构开源项目时间序列预测模型自相关机制长期预测

Autoformer是一个面向长期时间序列预测的开源模型，通过分解架构和自相关机制突破传统Transformer模型的限制。在能源、交通、经济、天气和疾病五大领域的基准测试中，预测精度提升38%，可应用于极端天气预警和能源消耗规划等长期预测场景。

lag-llama - 首个开源时间序列预测基础模型，实现零样本及微调能力

GithubLag-Llama基础模型开源模型开源项目时间序列预测概率预测

Lag-Llama是开源的时间序列预测基础模型，支持任意频率和预测长度的零样本预测及模型微调。项目提供预训练和微调脚本，可复现论文实验。模型具备强大的零样本能力，微调后性能更佳。使用时可通过调整上下文长度和学习率等参数优化性能。作为概率预测模型，Lag-Llama输出每个时间步的概率分布。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

LLM-Reading-List - 大语言模型技术与优化方法的综合阅读列表

GithubLLMTransformer开源项目模型压缩深度学习自然语言处理

该项目收集了大语言模型(LLM)领域的重要论文,主要聚焦推理和模型压缩技术。涵盖Transformer架构、基础模型、位置编码等多个关键领域的研究成果。为LLM技术发展和优化方法的研究提供了全面的参考资料。

AiLearning-Theory-Applying - 人工智能领域的全面学习资源

AiLearning-Theory-ApplyingGithubTransformer开源项目机器学习深度学习自然语言处理

AiLearning-Theory-Applying项目提供人工智能领域的全面学习资源，覆盖基础知识、机器学习、深度学习及自然语言处理。项目持续更新，附带详尽注释和数据集，便于理解与操作，助力初学者及研究人员迅速掌握AI理论及应用实践。

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