如何训练时间序列大模型（LTSM）？时序基座模型LTSM-bundle来了

主要观点总结

文章介绍了大模型在AI领域的应用，特别是时间序列大模型（LTSM）的相关内容，包括训练LTSM的难点、与LLM的联系、训练策略等。

关键观点总结

关键观点1: 大模型在AI领域的应用及其要求

大模型要求数据量大、数据多样性大、模型大、训练所需资源大等等，并强调可迁移性是大模型所要达成的基本目标。

关键观点2: 什么是LTSM及其训练难点

LTSM是用于处理时间序列数据的大模型。其训练难点在于时间序列数据可迁移性较低，因为不同领域甚至不同方式收集的时间序列数据差异较大。

关键观点3: LTSM与LLM的联系

LTSM与LLM最大相似点在于它们都是顺序数据。文章通过类比LLM的分词和嵌入查找过程，解释了LTSM的处理方式。

关键观点4: LTSM的训练策略

文章介绍了从文献中总结出的LTSM训练策略，包括分词、基础模型、提示、训练范式等，并强调了理解这些策略的重要性。

关键观点5: LTSM训练实践

文章介绍了一项研究，该研究开源了LTSM模型的训练过程，并提供了详细的步骤和命令，以方便读者自己动手尝试。

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