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符号化在LLMS中的作用有关系吗
大型的语言模型(LMS),比如gpt-3、gpt-4,或者谷歌的伯特,已经成为人工智能(AI)如何理解和处理人类语言的一个重要组成部分。但是在这些模型背后隐藏着一个很容易被忽视的过程: 符号化 .本文将解释什么是符号化,为什么它如此重要,以及它是否可以避免。
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一种符号化的授时偏差预测方法
摘要：提出了一种通过符号化方法对授时系统时间偏差进行预测的方法。该方法利用矢量拟合来表达时间序列的走势形态，采用聚类算法对形态进行聚类，然后根据聚类结果得到符号序列，并用不完全抽取方法来抽取序列模式。预测时，可根据学习得到的模式集来对新序列做出预测分析。通过对授时系统误差数据的实验表明，该方法可以对时间偏差进行较好预测，并可对预测的数值进行校准，从而进一步提高授时精度。
