LLM и анализ временных рядов

Прогнозирование временных рядов в основном опирается на точное моделирование сложных взаимозависимостей и общих закономерностей в данных временных рядов. Недавние достижения, такие как пространственно-временные графовые нейронные сети (STGNN) и модели фундамента временных рядов (TSFM), продемонстрировали многообещающие результаты, эффективно фиксируя сложные пространственные и временные зависимости в различных реальных наборах данных. Однако эти модели обычно требуют больших объемов обучающих данных и часто испытывают трудности в сценариях с дефицитом данных. Чтобы устранить это ограничение, мы предлагаем фреймворк под названием «Пространственно-временные большие языковые модели с небольшим количеством снимков» (FSTLLM), направленный на повышение надежности модели и прогностической эффективности в условиях малого количества снимков. FSTLLM использует контекстные знания, встроенные в большие языковые модели (LLM), для обеспечения разумных и точных прогнозов. Кроме того, он поддерживает бесшовную интеграцию существующих моделей прогнозирования для дальнейшего повышения их предиктивных возможностей. Экспериментальные результаты на реальных наборах данных демонстрируют адаптивность и неизменно превосходящую производительность FSTLLM по сравнению с основными базовыми моделями со значительным отрывом. Наш код доступен по адресу: https://github.com/JIANGYUE61610306/FSTLLM - FSTLLM: Spatio-Temporal LLM for Few Shot Time Series Forecasting

См. также другие публикации, посвященные LLM