arXiv · NLP· Yafeng Wu, Huu Hiep Nguyen, Thin Nguyen, Hung Le·· 8 小时前AI 评分32
CADE框架：直接时间步嵌入与对比对齐在时序问答中的应用
Beyond Tokenization: Direct Timestep Embedding and Contrastive Alignment for Time-Series Question Answering
AI 导读
CADE框架通过直接时间步嵌入和单向监督对比损失，解决了大语言模型处理时序数据时的分词瓶颈。 该方法使用点式线性编码器和MLP投影器将时间步直接映射到LLM嵌入空间，并在Time-MQA基准的六项任务中性能超越现有基线。
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