LLM用于时序预测真的不行，连推理能力都没用到
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内容提要
该研究探讨了语言模型在时序预测任务中的应用，发现其性能不佳且计算量大。研究团队提出了三种消融方法来评估语言模型的影响，发现这些方法在大多数情况下优于基于语言模型的方法。预训练语言模型对时序预测的帮助有限，基于语言模型的方法的计算强度并不能提升性能。总之，语言模型在时序预测任务中的应用有待改进。
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关键要点
- 语言模型在时序预测任务中的应用效果不佳，计算量大。
- 研究团队提出三种消融方法，发现其性能普遍优于基于语言模型的方法。
- 预训练语言模型对时序预测的帮助有限，计算强度无法提升性能。
- 实验使用三种先进的时序预测方法和三种消融方法进行评估。
- 消融研究显示，移除语言模型组件后，预测性能并未显著下降。
- 在8个数据集上，消融方法在大多数情况下优于基于LLM的方法。
- 预训练语言模型的知识对时序预测的提升有限，尤其在少样本学习场景中表现不佳。
- 输入时间序列的顺序依赖关系在LLM中表征能力不足。
- 简单的编码技术如patching和单层注意力组合在小数据集上表现优异。
- 研究强调现有时序预测方法未能充分利用预训练语言模型的推理能力。
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