这是一篇非常有意思的论文，它将时间序列分块并作为语言模型中的一个token来进行学习，并且得到了很好的效果。
Chronos是一个对时间序列数据的概率模型进行预训练的框架，它将这些值标记为与基于transformer的模型(如T5)一起使用。模型将序列的值缩放和量化到一个固定的词汇表，并在通过高斯过程创建的公共和合成数据集上进行训练。Chronos模型的参数范围从20M到710M不等，在已知数据集上优于传统和深度学习模型，在新数据集上表现出具有竞争力的零样本性能。
https://avoid.overfit.cn/post/3d2f93d490b5417d9e10ae3fad935c18
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