A Federated Large Language Model for Long-Term Time Series Forecasting
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本文专门针对《A Federated Large Language Model for Long-Term Time Series Forecasting》的transliteration。
用于长期时间序列预测的联合大语言模型
- 摘要
- 1 引言
- 2 相关工作
- 3 方法
- 4 实验
- 5 结论
摘要
在集中式环境中进行长期时间序列预测面临着数据隐私、通信成本以及可扩展性等方面的独特挑战。为了应对这些难题，在此我们提出了一种名为FedTime的新型联合大语言模型（LLM），该模型专为长期时间序列预测而生。具体而言，在训练过程之前我们采用了K均值聚类算法将边缘设备或客户端划分为多个集群，并结合了通道独立性和修补机制以更好地保留本地语义信息并保护重要上下文细节。通过广泛使用真实世界的时间序列预测基准进行测试表明,FedTime模型在性能上显著优于现有方法,同时在资源利用效率方面也展现出明显优势,从而有效降低了通信开销并提升了整体性能
1 引言
2 相关工作
3 方法
4 实验
5 结论
为此，我们开发并实现了 FedTime——一种新型的联合大型语言模型 FedTime 专为长期时间序列预测设计。通过采用联合学习机制，在确保实现分布式计算框架的同时有效保护了各边缘设备的数据隐私。我们通过一系列实证实验与对比分析，在多个基准模型上取得了显著优势，并证实了其在多数据集上的卓越性能表现。此外，在优化过程中我们特别关注通信效率问题——通过改进模型更新传输策略来有效降低通信开销带来的资源消耗问题，并在此基础上实现了对预测精度的重大提升。综合而言，在隐私保护、通信效率与预测准确性之间取得了一种权衡统一的解决方案。未来的研究工作则聚焦于拓展这一联合框架的能力——探索与其他分布式系统协同运作的可能性，并特别关注如何集成区块链技术以进一步提升整体系统的可靠性和安全性
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