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A repo for instruction tuning of time series data. One of the first attempts to apply LLMs into time series studies!

Primary LanguagePython

PrompTS

A repo for instruction tuning of time series data. One of the first attempts to apply LLMs into general time series studies!

随着大语言模型(LLMs)的发展,其在各个领域都开始发挥着重要作用,如应用开发,多模态交互等。我们不得不思考:LLMs是否可以作为一个数据分析的统一接口?当然,LLMs做数据分析时,是自主驱使外接引擎/模型,还是自身直接处理数据,这是一个问题。

本项目目前先着重于后者:LLMs直接处理数据。我们采用数据分析中一个非常重要的场景,时间序列分析,作为我们的试验场地。我们会将时间序列分析中的多种不同任务类型,上百个来自不同领域的基准数据集整理为自然语言提示,形成首个大规模多任务时间序列提示数据集PrompTS (Prompts for Time Series)。

在任务层面,PrompTS 包含以下任务和数据集(初步规划,后续将持续动态调整):


Chinese-LlaMA2大模型 | 中文医疗大模型ChatMed | 业内首个中医药大模型ShenNong-TCM-LLM | PromptCBLUE-中文医疗大模型评测基准

Updates

2023/07/23 provide examples of TS NLI tasks; 19 tasks completed

2023/06/27 some of the task will be formulated as time series NLI tasks, due to lack of meaningful label descriptions;

2023/06/26 processing UCR time-series classification archieve;

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技术交流

PromptCBLUE与大模型技术交流微信交流群二维码(截止至7月23日有效):



团队介绍

本项目由华东师范大学计算机科学与技术学院智能知识管理与服务团队完成,团队指导老师为王晓玲教授。