Multi-step

ART: Automatic multi-step reasoning and tool-use for large language models 导读

ART:Automaticmulti-stepreasoningandtool-useforlargelanguagemodels本文介绍了一种名为“自动推理和工具使用（ART）”的新框架，用于解决大型语言模型（LLM）在处理复杂任务时需要手动编写程序的问题。该框架可以自动选择任务库中的多步推理和工具使用的演示，并无缝地暂停和恢复生成过程以整合外部工具的输出。实验结果表明，ART比仅使用提示语和自

Travis_del·2024-01-27 23:05

Specializing Smaller Language Models towards Multi-Step Reasoning论文精读

0Abstract普遍认为，LLM涌现出来的few-shotlearning能力是超大参数模型独有的（>100B）【emergentabilities】；作者认为，小模型（100B）蒸馏下来【GPT3.5->T5】；大模型具有强大的建模能力，但是它们需要处理各种各样的任务；小模型虽容量有限，但集中在特定任务上，模型可以达到不错的效果【modelspecialization】；文章采用的测试任务是模

别码了W哥·2023-10-28 00:36

[论+1]Deep spatial–temporal sequence modeling for multi-step passenger demand prediction

⭐️Deepspatial–temporalsequencemodelingformulti-steppassengerdemandprediction原文，见这里作者：LeiBai,LinaYao,XianzhiWang,CanLi,XiangZhang期刊：爱斯维尔FutureGenerationComputerSystems关键字：旅客需求预测,时空相关性,图卷积网络,长短时记忆类似文章《S

panbaoran913·2023-01-08 09:12

Multi-Step Time Series Forecasting (多步时间序列预测)

本文主要翻译自博客：https://machinelearningmastery.com/multi-step-time-series-forecasting/有兴趣的童鞋可以上原地址查看英文版本～通常来说，时间序列预测描述的是在下一个时间步预测出的值，这被称为单步预测。但是有些情况下，预测任务需要预测出未来多个时间步的值，那这种情况就被称为多步预测。以温度预测为例，考虑到过去7天的观测温度：Ti

酒酿小圆子～·2022-12-16 18:30

[IJCAI 2022]Next Point-of-Interest Recommendation with Inferring Multi-step Future Preferences

[IJCAI2022]NextPoint-of-InterestRecommendationwithInferringMulti-stepFuturePreferences介绍文章做的问题是nextpoint-of-interst(POI)。以前的工作只考虑以前和当前的信息，这篇会考虑未来的信息(预测打算去干嘛、喜好等)。问题定义用户\(U=\{u_1,u_2,\dots,u_{|U|}\}\)，

yujianke100·2022-11-26 04:28

脑肿瘤分割学习（4）：Multi-step Cascaded Networks for Brain Tumor Segmentation

Multi-stepCascadedNetworksforBrainTumorSegmentation[多步级联的脑肿瘤分割网络]Abstract1Introduction2.Methodology2.1Multi-stepCascadedNetwork2.23DU-NetArchitecturewithDeepSupervisions3.Experiments3.1Preprocessing3.

几夏经秋·2022-11-07 23:02

愉快的学习就从翻译开始吧_Multi-step Time Series Forecasting_4_Persistence Model_Prepare data

PersistenceModel/持续性模型Agoodbaselinefortimeseriesforecastingisthepersistencemodel.时序预测的一个好基准是持续性模型Thisisaforecastingmodelwherethelastobservationispersistedforward.Becauseofitssimplicity,itisoftencalled

dreamscape9999·2020-07-15 22:06

愉快的学习就从翻译开始吧_Multi-step Time Series Forecasting_12_Multi-Step LSTM Network_Complete Example

CompleteExample/完整的例子WecantieallofthesepiecestogetherandfitanLSTMnetworktothemulti-steptimeseriesforecastingproblem.我们可以将所有这些部分组合在一起，并将LSTM网络应用于多步时间序列预测问题。Thecompletecodelistingisprovidedbelow.下面提供了完整

dreamscape9999·2020-07-15 22:06

愉快的学习就从翻译开始吧_Multi-step Time Series Forecasting_5_Persistence Model_Make Forecasts

MakeForecasts/进行预测Thenextstepistomakepersistenceforecasts.下一步是进行持续预测Wecanimplementthepersistenceforecasteasilyinafunctionnamedpersistence()thattakesthelastobservationandthenumberofforecaststepstopersi

dreamscape9999·2020-07-15 22:06

时间序列预测09：如何开发LSTM实现时间序列预测详解 03 Multi-step LSTM

【时间序列预测/分类】全系列45篇由浅入深的博文汇总：传送门接上文，本文继续讲解如何开发LSTM时间序列预测模型–多步LSTM模型。之前的文章：【Part1】如何开发LSTM实现时间序列预测详解01UnivariateLSTM【Part2】如何开发LSTM实现时间序列预测详解02MultivariateLSTM文章目录【时间序列预测/分类】全系列45篇由浅入深的博文汇总：[传送门](https:/

datamonday·2020-07-15 06:12

时间序列预测10：如何开发LSTM实现时间序列预测详解 04 Multivariate Multi-step LSTM

【时间序列预测/分类】全系列45篇由浅入深的博文汇总：传送门前三篇文章，讨论了单变量、多变量和多步时间序列预测。对于不同的问题，可以使用不同类型的LSTM模型，例如Vanilla、Stacked、Bidirectional、CNN-LSTM、ConvLSTM模型。这也适用于涉及多变量和多时间步预测的时间序列预测问题，但可能更具挑战性。本文将介绍多变量多时间步预测LSTM模型，主要内容如下：多变量输

datamonday·2020-07-14 03:07

《reinforcement learning：an introduction》第七章《Multi-step Bootstrapping》总结

由于组里新同学进来，需要带着他入门RL，选择从silver的课程开始。对于我自己，增加一个仔细阅读《reinforcementlearning：anintroduction》的要求。因为之前读的不太认真，这一次希望可以认真一点，将对应的知识点也做一个简单总结。7.1n-stepTDPredictionThemethodsthatusen-stepbackupsarestillTDmethodsbe

mmc2015·2020-07-09 20:37

Python时间序列LSTM预测系列教程（10）-多步预测

训练数据=前两年香皂销售数据测试数据=剩下一年的香皂销售数据2、Multi-Step预测假设需要预测3个月的销售数据3、

iyangdi·2020-07-04 19:37

如何建立Multi-Step（多步预测）的LSTM时间序列模型（以对家庭用电预测为例）

译自HowtoDevelopLSTMModelsforMulti-StepTimeSeriesForecastingofHouseholdPowerConsumption~随着智能电表的兴起和太阳能电池板等发电技术的广泛应用，有大量可用的用电数据。这些数据代表了一系列与电力相关的多元时间序列，进而可以用来建模甚至预测未来的用电量。与其他机器学习算法不同，长短时记忆循环神经网络能够从序列数据中自动学

翻滚的老鼠屎·2019-05-29 17:22

Predicting Multi-step Citywide Passenger Demands Using Atention-based Neural Networks

只是这篇论文是预测接下来几个时刻的流量（Multi-step)。而为什么作者要提出Multi-stepdemandprediction呢？

空字符（公众号：月来客栈）·2019-04-23 11:24

7 Multi-step Bootstrapping

【上一节6Temporal-Difference（TD）Learning】【下一节8PlanningandLearningwithTabularMethods】1、n-stepTDPredictionTD和蒙特卡洛方法在原理上是有一定区别的，例如利用在给定规则π{\pi}π下产生的样本episodes来估计vπv_{\pi}vπ，蒙特卡洛方法会基于整个episode结束之后的reward来对每个状

cute_Lily·2018-07-15 16:30

愉快的学习就从翻译开始吧_Multi-Step or Sequence Forecasting

Multi-SteporSequenceForecasting/Adifferenttypeofforecastingproblemisusingpastobservationstoforecastasequenceoffutureobservations.另一种类型的预测问题是使用过去的观测来预测未来观测的序列。Thismaybecalledsequenceforecastingormulti-

dreamscape9999·2018-06-30 18:49

愉快的学习就从翻译开始吧_Multi-step Time Series Forecasting_13_Multi-Step LSTM Network_Extensions&Summary

Extensions/扩展Therearesomeextensionsyoumayconsiderifyouarelookingtopushbeyondthistutorial.如果您希望超越本教程，可以考虑一些扩展。UpdateLSTM.ChangetheexampletorefitorupdatetheLSTMasnewdataismadeavailable.A10softrainingepo

dreamscape9999·2018-06-19 13:40

愉快的学习就从翻译开始吧_Multi-step Time Series Forecasting_10_Multi-Step LSTM Network_Make LSTM Forecasts

MakeLSTMForecasts/让LSTM预测ThenextstepistousethefitLSTMnetworktomakeforecasts.下一步是用拟合的LSTM网络来做预测AsingleforecastcanbemadewiththefitLSTMnetworkbycallingmodel.predict().Again,thedatamustbeformattedintoa3Da

dreamscape9999·2018-06-19 12:38

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