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实体 Competence-Gated Pooling of Language Models and Priors for Event Forecasting

Competence-Gated Pooling of Language Models and Priors for Event Forecasting

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  1. RESEARCH · CL_253792 ·

    LLM通过参数高效方法适应时间序列预测 · 跟踪2个来源

    研究人员正在探索参数高效的方法来使大型语言模型(LLM)适应时间序列预测任务。一项研究将时间序列数据直接投影到GPT-2模型的嵌入空间中,在更新不到1%的参数的情况下实现了具有竞争力的准确性。另一篇论文引入了一个“能力门控”,通过估计LLM预测相对于现有预测的边际价值来选择性地整合LLM预测,平均而言提高了准确性,但会服从强大的市场预测。