时序预测
新视角设计下一代时序基础模型，Salesforce推出Moirai-MoE
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LLM用于时序预测真的不行，连推理能力都没用到
语言模型真的能用于时序预测吗？根据贝特里奇头条定律（任何以问号结尾的新闻标题，都能够用「不」来回答），答案应该是否定的。事实似乎也果然如此：强大如斯的 LLM 并不能很好地处理时序数据。时序，即时间序列，顾名思义，是指一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。在很多领域，时序分析都很关键，包括疾病传播预测、零售分析、医疗和金融。在时序分析领域，近期不少研究者都在研究如何使用大型语言模型（LLM）来分类、预测和检测时间序列中的异常。这些论文假设擅长处理文本中顺序依赖关系的语言模型也能泛化用于时间序列数据中的顺序依
谁说大象不能起舞! 重编程大语言模型实现跨模态交互的时序预测 | ICLR 2024
最近，来自澳大利亚蒙纳士大学、蚂蚁集团、IBM 研究院等机构的研究人员探索了模型重编程 (model reprogramming) 在大语言模型 (LLMs) 上应用，并提出了一个全新的视角：高效重编程大语言模型进行通用时序预测 –- 其提出的 Time-LLM 框架无需修改语言模型即可实现高精度时序预测，在多个数据集和预测任务中超越了传统的时序模型，让 LLMs 在处理跨模态的时间序列数据时展现出色，就像大象起舞一般！近期，受到大语言模型在通用智能领域的启发，「大模型 时序 / 时空数据」这个新方向迸发出了许
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