ts-架构

 1.编译器

2.数据结构

  • Node: 抽象语法树(AST)的基本组成块。
  • SourceFile: 给定源文件的AST
  • Program: SourceFile的集合和一系列编译选项代表一个编译单元。
  • Symbol: 具名的声明。
  • Type: Type是语义系统的其它部分。Type可能被命名(比如,类和接口),或匿名(比如,对象类型)。
  • Signature: 一共有三种Signature类型:调用签名(call),构造签名(construct)和索引签名(index)。

3.一个注释“属于”一个Node

 

转载于:https://www.cnblogs.com/alan-alan/p/7457863.html

03-15
### 关于 TS-LLM 的概述 TS-LLM 是一种基于大型语言模型(LLMs)的时间序列预测框架,其核心理念在于利用自然语言处理技术将时间序列数据转化为适合 LLMs 处理的形式。这一过程主要依赖于 Prompt Engineering 技术,通过设计特定的提示模板来引导 LLM 对时间序列数据的理解和建模能力。 #### 时间序列重编程提示工程 TIME-LLM 提出了一个创新的方法,即将时间序列数据转换为更适合 LLM 理解的文本形式[^3]。这种方法的核心包括以下几个方面: 1. **数据集上下文**:提供关于时间序列数据源的信息,帮助 LLM 建立对背景环境的认知。 2. **任务指令**:定义具体的预测目标,使 LLM 能够适应不同类型的下游任务。 3. **统计描述**:加入有关时间序列特性的量化指标(如趋势、周期性和噪声水平),进一步提升 LLM 的理解力。 #### 实际应用中的准备步骤 为了成功部署 TS-LLM,在实际操作前需完成一系列准备工作[^4]: - 数据清理:移除异常值并填充缺失项; - 划分数据集:合理分配训练集、验证集以及测试集的比例; - 模型选择优化:挑选合适的算法架构并对超参数进行调整以达到最佳性能表现。 以下是 Python 中的一个简单示例代码片段展示如何加载预训练好的 Time-LLM 并执行基本预测功能: ```python from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("time-llm-base") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("time-llm-base") nlp = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer) context = """A time series dataset containing daily sales figures over a year.""" instruction = "Predict the next week's sales based on this historical data." stats_desc = "The trend is upward with slight seasonal fluctuations." prompt_text = f"{context}\n{instruction}\nGiven statistics: {stats_desc}" response = nlp(prompt_text)[0]['generated_text'] print(response) ``` 此脚本展示了如何创建包含必要组成部分 (即上下文信息、具体指示语句及统计数据说明) 的输入字符串 `prompt_text` ,并通过调用预先训练完毕之 Time-LLM 来获取对未来一周销售额度量结果估计值的过程。 ### 结论 综上所述,TS-LLM 不仅继承了传统机器学习方法的优点,还充分利用了现代 NLP 领域最新进展所带来的强大表达能力和泛化潜力。它代表了一种全新的解决复杂时间序列分析问题的技术路径。
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