离散化、对齐文本还是预训练，哪个才是 LLM 处理时序数据的关键？

AIGC动态欢迎阅读

原标题：离散化、对齐文本还是预训练，哪个才是 LLM 处理时序数据的关键？
关键字：解读,模型,报告,数据,时序
文章来源：机器之心
内容字数：0字

内容摘要：

机器之心PRO · 会员通讯 Week 21—- 本周为您解读 ③个值得细品的AI & Robotics业内要事 —-
1. 离散化、对齐文本还是预训练，哪个才是 LLM 处理时序数据的关键？
用 LLM 搞时序数据的趋势在升温？哪些团队从头训练了时序基础模型？时序基础模型能泛化吗？近期还有哪些大模型做时序任务的新方法？…
2.大模型降价背后的与「猫腻」?？
不同的大模型厂商在打「价格战」时有哪些差异点？是否波及到了国外大模型及 C 端大模型应用公司？为何企业用户的实际成本并没有真正大幅度降低？有哪些「猫腻」？…
3. Gemini 1.5 Pro 技术报告透露了哪些重要信息？
技术报告都透露了 Gemini 1.5 系列模型哪些方面的信息？有哪些技术细节或创新点值得关注？模型性能测评结果如何？…
…本期完整版通讯含 3 项专题解读 + 28项本周 AI & Robotics 赛道要事速递，其中技术方面 15项，国内方面 6项，国外方面 7 项。
本期通讯总计23151字，可免费试读至10%
消耗99微信豆即可兑换完整本期解读（约合人民币9.9元）要事解读

原文链接：离散化、对齐文本还是预训练，哪个才是 LLM 处理时序数据的关键？