Large Language Models for Time Series A Survey
- 摘要
- 1 引论
- 2 背景分析与问题提出
- 3 分类方法概述
- 4 分类学研究比较分析
- 5 多模态数据集构建方案
- 6 挑战及未来探索方向
- 7 总结
摘要
大型语言模型在多个领域具有广泛的应用，在自然语言处理与计算机视觉等技术方面表现尤为突出。
这些技术显著地超过现有的文本分析与图像识别方法，在时间序列数据分析方面展现出巨大的潜力。
这种技术可应用于气候预测、物联网管理以及医疗数据分析等多个新兴领域。
这篇论文深入探讨了利用LLM进行时间序列分析的各种方法，并系统地进行了分类。
我们成功缩小了LLM原始文本数据训练与时间序列数据数值性质之间的差距这一关键问题，
并探索了一种有效的知识迁移策略，
将LLM中的知识迁移到数值型的时间序列分析中去。
我们详细介绍了以下几种方法：
（1）通过直接向LLM提供提示信息；
（2）采用时间序列量化的方法；
（3）利用对齐技术进行匹配；
（4）借助视觉模态作为中间桥梁；
以及
（5）研究LLM与相关工具之间的关系。
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最后
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