Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

TimeCopilot

Created by
  • Haebom

Tác giả

Azul Garza, Rene e Rosillo

Phác thảo

TimeCopilot là nền tảng dự đoán tác nhân nguồn mở đầu tiên kết hợp nhiều mô hình chuỗi thời gian (TSFM) và mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) thông qua một API thống nhất duy nhất. TimeCopilot tự động hóa phân tích tính năng, lựa chọn mô hình, xác thực chéo và tạo dự báo, cung cấp giải thích ngôn ngữ tự nhiên và hỗ trợ các câu hỏi trực tiếp về tương lai. Nó tương thích với cả mô hình thương mại và mô hình nguồn mở, và là một nền tảng độc lập với LLM, hỗ trợ các tập hợp trên nhiều chuỗi dự báo khác nhau. Kết quả đánh giá chuẩn GIFT-Eval quy mô lớn chứng minh rằng TimeCopilot đạt được hiệu suất dự báo xác suất tiên tiến với chi phí thấp. Nó cung cấp một nền tảng thực tế cho các hệ thống dự đoán tác nhân có thể tái tạo, giải thích và dễ tiếp cận.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi trình bày khuôn khổ dự đoán tác nhân nguồn mở đầu tiên tích hợp nhiều TSFM và LLM.
Cải thiện hiệu quả thông qua tự động hóa quy trình dự đoán.
Tăng khả năng sử dụng với các giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên và hỗ trợ các câu hỏi trực tiếp về tương lai.
Khả năng mở rộng với LLM độc lập và hỗ trợ nhiều chuỗi dự đoán khác nhau.
ĐạT được hiệu suất tiên tiến nhất trên chuẩn đánh giá GIFT-Eval.
Góp phần xây dựng các hệ thống dự đoán có thể tái tạo, giải thích được và dễ tiếp cận.
Limitations:
Limitations không được đề cập rõ ràng trong bài báo. Có thể cần thêm các thử nghiệm chuẩn và đánh giá hiệu suất trên nhiều tập dữ liệu khác nhau. Có thể cần phân tích sâu hơn để xác định sự phụ thuộc vào các LLM hoặc TSFM cụ thể hoặc để đánh giá khả năng suy giảm hiệu suất.
👍