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Chattime 1 7B Chat

由 ChengsenWang 开发
ChatTime是一个统一处理时间序列与文本的多模态基础模型,具备零样本预测能力,支持时间序列与文本的双模态输入/输出。
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发布时间 : 7/8/2024

模型简介

ChatTime创新性地将时间序列建模为外语,构建了一个统一处理时间序列与文本的框架。作为开箱即用的多模态时间序列基础模型,ChatTime具备零样本预测能力,支持时间序列与文本的双模态输入/输出。

模型特点

多模态处理能力
支持时间序列与文本的双模态输入和输出,实现数值与文本数据的统一处理。
零样本预测
具备零样本时间序列预测能力,无需额外训练即可应用于新任务。
上下文引导预测
能够结合文本上下文信息进行更准确的时间序列预测。
时间序列问答
支持基于时间序列数据的问答功能,实现数据与知识的交互。

模型能力

时间序列预测
文本生成
多模态数据处理
零样本学习
时间序列问答

使用案例

时间序列分析
交通流量预测
利用历史交通流量数据进行未来流量预测
可预测未来24小时的交通流量趋势
金融时间序列分析
对股票价格等金融时间序列数据进行预测和分析
提供未来价格走势预测
多模态交互
时间序列问答系统
基于时间序列数据回答用户提出的问题
提供与数据相关的知识性回答
上下文增强预测
结合文本描述信息进行更准确的时间序列预测
比纯数值预测更准确的结果
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