盘古预测大模型 - 基于神经网络Transformer架构构建通用的预测能力

盘古预测大模型是面向结构化数据，基于神经网络Transformer架构，通过任务理解、模型推荐、模型融合技术，构建通用的预测能力。产品功能支持回归预测，分类预测，时间序列预测，异常检测等。

产品优势

• 基于数据元特征的任务理解

  通过对数据元特征进行建模，得到更准确和全面的数据信息，进一步优化解决方案，提高模型能力。

• 自适应基模型搜索推荐

  基于下游任务数据集的元特征，可通过预训练的搜索推荐模型，得到更适配的预处理方式和基模型集合。

• 动态图驱动的模型融合

  通过动态图对选择的基模型输出结果进行融合，得到基模型的最佳融合方式，进一步提升任务性能。
  
  
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