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Moirai 1.1 R Base
Moirai-1.0-R模型的全新升級版本，在Monash知識庫的40個數據集上取得顯著進步，特別針對低頻數據場景優化。
下載量 26.77k
發布時間 : 6/14/2024
模型概述
時間序列預測基礎模型，專注於提升低頻數據（如年/季度數據）的預測準確性。
模型特點
低頻數據優化
針對年/季度等低頻數據場景特別優化，標準化平均絕對誤差(NMAE)指標提升約20%
廣泛數據集驗證
在Monash知識庫的40個數據集上驗證性能
學術研究導向
專為學術研究設計，包含嚴格的倫理使用限制
模型能力
時間序列預測
低頻數據分析
多領域時序數據建模
使用案例
經濟預測
年度經濟指標預測
預測GDP、通脹率等年度經濟指標
在低頻數據場景下表現優異
商業分析
季度銷售預測
預測企業季度銷售數據
適合低頻商業數據分析場景
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Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
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基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
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2,694
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