结构化时序数据的大模型

结构化时序数据是指在时间序列中具有固定模式和规则的数据，通常出现在金融、气象、医疗等领域，比如股票价格、天气预报或心电图信号等。大模型在这种类型的数据处理上指的是那些特别设计用于捕捉复杂时间和空间依赖关系的深度学习模型。

这类模型主要包括：

1. **循环神经网络（RNN）**：如LSTM（长短时记忆）和GRU（门控循环单元），它们能够处理变长输入序列，并且通过内部状态记住先前的信息。

2. **卷积神经网络（CNN）+ RNN**：结合了CNN对局部特征提取和RNN对时间序列的理解，如TCN（Temporal Convolutional Networks）。

3. **Transformer架构**：虽然原本主要用于自然语言处理中的序列到序列建模，如BERT或T5，但也可以扩展到处理时序数据，例如BERT-FT（Fine-tuning）或基于自注意力机制的Transformer变种。

4. **递归神经网络（Recursive Neural Network, RvNN）**：适用于处理树状或图形结构的时序数据，比如生物序列分析。

5. **变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的时序版本**：用于生成新的时序数据，保持序列的连续性和一致性。

这些大模型的优势在于能够从历史数据中学习复杂的动态规律，并进行预测、分类或异常检测。训练这类模型通常需要大量的标注数据和计算资源，以及适当的超参数调优策略。