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符號(hào)化在LLMS中的作用有關(guān)系嗎
大型的語(yǔ)言模型(LMS),比如gpt-3、gpt-4,或者谷歌的伯特,已經(jīng)成為人工智能(AI)如何理解和處理人類語(yǔ)言的一個(gè)重要組成部分。但是在這些模型背后隱藏著一個(gè)很容易被忽視的過(guò)程: 符號(hào)化 .本文將解釋什么是符號(hào)化,為什么它如此重要,以及它是否可以避免。
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一種符號(hào)化的授時(shí)偏差預(yù)測(cè)方法
摘要：提出了一種通過(guò)符號(hào)化方法對(duì)授時(shí)系統(tǒng)時(shí)間偏差進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。該方法利用矢量擬合來(lái)表達(dá)時(shí)間序列的走勢(shì)形態(tài)，采用聚類算法對(duì)形態(tài)進(jìn)行聚類，然后根據(jù)聚類結(jié)果得到符號(hào)序列，并用不完全抽取方法來(lái)抽取序列模式。預(yù)測(cè)時(shí)，可根據(jù)學(xué)習(xí)得到的模式集來(lái)對(duì)新序列做出預(yù)測(cè)分析。通過(guò)對(duì)授時(shí)系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)表明，該方法可以對(duì)時(shí)間偏差進(jìn)行較好預(yù)測(cè)，并可對(duì)預(yù)測(cè)的數(shù)值進(jìn)行校準(zhǔn)，從而進(jìn)一步提高授時(shí)精度。
