[VLDB’ 25] ChatTS: Согласование временных рядов с LLM с помощью синтетических данных для улучшения понимания и рассуждения ChatTS фокусируется на понимании и рассуждениях о временных рядах, во многом аналогично тому, что делают MLLM для зрения/видео/аудио. В этом репозитории представлены код, наборы данных и модель для ChatTS: ChatTS: согласование временных рядов с LLM с помощью синтетических данных для улучшения понимания и рассуждения. Веб-демонстрация ChatTS-14B-0801 доступна по адресу HuggingFace Spaces:  ChatTS — это мультимодальный LLM, созданный изначально для временных рядов в качестве основной модальности: — ✅ Встроенная поддержка многомерных временных рядов — ✅ Гибкий ввод: поддерживает многомерные временные ряды различной длины и гибкой размерности — ✅ Понимание в разговоре + рассуждение: обеспечивает интерактивный диалог с временными рядами для изучения информации о временных рядах. — ✅ Сохраняет необработанные числовые значения: может отвечать на статистические вопросы, такие как «Насколько велик всплеск в момент времени t?» — ✅ Простая интеграция с существующими конвейерами LLM, включая поддержку vLLM. Вот пример приложения ChatTS, которое позволяет пользователям взаимодействовать с LLM, чтобы понимать и рассуждать о временных рядах…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: bytedance-research
Теги: chatts, feature-extraction, conversational, custom_code, eng
Лайков: 143 | Загрузок: 444
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
