AI для Всех

Прогнозирование будущего с помощью языковых моделей 🤖📈

Друзья, сегодня поговорим о прогнозировании будущего с помощью больших языковых моделей (LLM). Исследователи показали как можно скомбинировать силу чисел и контекста!

🔍 Ключевой прорыв
До недавнего времени системы прогнозирования работали только с числами - представьте себе графики продаж или температуры. Но в реальном мире мы принимаем решения, учитывая множество факторов! Новый подход позволяет моделям понимать контекст так же, как это делаем мы с вами.

🛠️ Как это работает?

- Модель анализирует не только числовые данные, но и важную текстовую информацию
- Учитывает исторические события и будущие планы
- Понимает причинно-следственные связи
- Адаптируется к различным сценариям

📊 Практические примеры

- Прогноз загруженности дорог с учетом предстоящих мероприятий
- Предсказание потребления энергии с учетом погодных условий
- Анализ продаж с учетом маркетинговых кампаний

🎯 Интересные результаты

- GPT-4 и Gemini показали впечатляющие результаты в понимании временных рядов
- Модели успешно интегрируют текстовую информацию в прогнозы
- Точность прогнозов значительно улучшается при добавлении контекста

🔮 Будущее прогнозирования

Представьте себе системы, которые смогут:

- Анализировать множество источников данных одновременно
- Учитывать глобальные тренды и локальные особенности
- Давать объяснения своим прогнозам на человеческом языке

Это захватывающее время для искусственного интеллекта и анализа данных! Мы становимся свидетелями того, как машины учатся понимать временные ряды почти так же целостно, как люди.

Что думаете об этом прорыве? Делитесь своими мыслями в комментариях! 💭

Статья

www.tgoop.com/nn_for_science/2327

4.3K viewsArtemii, edited  Dec 19 at 20:38

Прогнозирование будущего с помощью языковых моделей 🤖📈

Друзья, сегодня поговорим о прогнозировании будущего с помощью больших языковых моделей (LLM). Исследователи показали как можно скомбинировать силу чисел и контекста!

🔍 Ключевой прорыв
До недавнего времени системы прогнозирования работали только с числами - представьте себе графики продаж или температуры. Но в реальном мире мы принимаем решения, учитывая множество факторов! Новый подход позволяет моделям понимать контекст так же, как это делаем мы с вами.

🛠️ Как это работает?

- Модель анализирует не только числовые данные, но и важную текстовую информацию
- Учитывает исторические события и будущие планы
- Понимает причинно-следственные связи
- Адаптируется к различным сценариям

📊 Практические примеры

- Прогноз загруженности дорог с учетом предстоящих мероприятий
- Предсказание потребления энергии с учетом погодных условий
- Анализ продаж с учетом маркетинговых кампаний

🎯 Интересные результаты

- GPT-4 и Gemini показали впечатляющие результаты в понимании временных рядов
- Модели успешно интегрируют текстовую информацию в прогнозы
- Точность прогнозов значительно улучшается при добавлении контекста

🔮 Будущее прогнозирования

Представьте себе системы, которые смогут:

- Анализировать множество источников данных одновременно
- Учитывать глобальные тренды и локальные особенности
- Давать объяснения своим прогнозам на человеческом языке

Это захватывающее время для искусственного интеллекта и анализа данных! Мы становимся свидетелями того, как машины учатся понимать временные ряды почти так же целостно, как люди.

Что думаете об этом прорыве? Делитесь своими мыслями в комментариях! 💭

Статья

BY AI для Всех