Large language models are called autoregressive, but they are not a classical autoregressive model in this sense because they are not linear.

自回归 (Autoregressive) 和 自监督 (Self-Supervised Learning) 是现代深度学习和自然语言处理中的两个重要概念，广泛应用于预训练模型的开发，如 GPT 和 BERT。

自回归模型（Autoregressive model，简称AR模型）是统计学中处理时间序列的常用方法，广泛应用于经济学、信息学、自然现象预测及计算机视觉等领域。

Mar 13, 2025 · 自回归（Autoregressive, AR）是序列生成任务中的核心范式，广泛应用于自然语言处理（如GPT）、语音合成、 时间序列预测 等领域。

自回归模型是一类 机器学习（ML） 模型，通过对序列中先前的输入进行测量来自动预测序列中的下一个分量。自回归是一种用于时间序列分析的统计技术，它假设时间序列的当前值是其过去 …

Feb 28, 2025 · Autoregressive models give a systematic technique for modeling the temporal dynamics found in time series data, which is ordered historically. They are widely used in a …

Jun 15, 2025 · A statistical model is autoregressive if it predicts future values based on past values (i.e., predicting future stock prices based on past performance).

举例说明：在机器翻译中，不同于自回归 (Autoregressive Translation , ART)模型需要用已生成的词来预测下一个位置的词，非自回归 (Non-Autoregressive Translation, NART)模型打破了生 …

2 days ago · Autoregressive models (ARMs) currently constitute the dominant paradigm for large language models (LLMs). Energy-based models (EBMs) represent another class of models, …

自我迴歸模型 （英語： Autoregressive model，簡稱 AR模型），是統計上一種處理 時間序列 的方法，用同一變數例如 的之前各期，亦即 至 來預測本期 的表現，並假設它們為一 線性關係。