OpenTSLM

Große Sprachmodelle (LLMs) haben sich als nützliche Werkzeuge zur Interpretation multimodaler Daten (z. B. Bilder, Audio, Text) etabliert und übertreffen oft spezialisierte Modelle. In der Medizin bieten sie besonders vielversprechende Möglichkeiten zur Synthese großer Mengen klinischer Informationen in umsetzbare Erkenntnisse und patientenorientierte digitale Gesundheitsanwendungen. Dennoch bleibt eine wesentliche Einschränkung ihre Unfähigkeit, Zeitreihendaten zu verarbeiten. Um diese Lücke zu schließen, präsentieren wir OpenTSLM, eine Familie von Zeitreihen-Sprachmodellen (TSLMs), die durch die Integration von Zeitreihen als native Modalität in vortrainierte große Sprachmodelle geschaffen wurden, was natürlichsprachliche Aufforderungen und das Denken über mehrere Zeitreihen beliebiger Länge ermöglicht ... 🔗 Lies das vollständige Papier