[新模型] SupraWeather-Nano-Preview 刚刚发布！

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摘要

SupraLabs 发布了 SupraWeather-Nano-Preview，这是一个小巧的 FT-Transformer 模型，用于从表格气象特征中分类天气现象，基于合成数据训练，作为架构实验。

SupraWeather Nano 已上线！⛈️ 我们刚刚发布了 SupraWeather-Nano（预览版），这是一个小巧的 FT-Transformer 模型，专为从原始表格气象特征中分类天气现象而构建。 https://huggingface.co/SupraLabs/SupraWeather-Nano-Preview https://huggingface.co/SupraLabs 大多数天气分类方案要么将通用模型硬套在表格数据上，要么完全忽略结构。SupraWeather Nano 采用专用的特征分词器 + Transformer 编码器（FT-Transformer）：每个输入特征获得自己的学习 token，一个 CLS token 对它们进行聚合，然后由一个小型 Transformer 栈完成剩余工作。无需系统提示，无需文本输入。只需输入数字即可得到分类结果。 输入：温度、湿度、气压、气压趋势、风速、风向、海拔、月份、气团。 示例： 输入（温度 / 湿度 / 气压 / 风速 / 气团） 预测类别 30°C / 30% / 1025 hPa / 5 km/h / 热带 晴朗 6°C / 99% / 1018 hPa / 1 km/h / 海洋性 雾 -10°C / 98% / 998 hPa / 10 km/h / 极地 雪 0°C / 95% / 1002 hPa / 8 km/h / 极地 冻雨 28°C / 99% / 985 hPa / 35 km/h / 赤道 雷暴 15°C / 50% / 980 hPa / 70 km/h / 极地 风暴 快速开始： *完整代码请参见仓库* 在线演示（Space）：https://huggingface.co/spaces/SupraLabs/SupraWeather-Nano-Preview 这是一个预览版本，完全基于合成数据集（基于规则的生成器，12万样本）训练。它不适用于实际天气预报，而是一个架构和流程实验。5/6 的内部压力测试通过；唯一未通过的项目（风暴 vs. 冷锋）已在模型卡中记录。欢迎反馈！
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