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利用大规模语言模型增强时间序列分析：综述
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）如GPT-3和LLaMA-2可以通过将时间序列编码为数字字符串来外推时间序列，性能与专用时间序列模型相当。LLMs能够自然地表示多模态分布，处理缺失数据，容纳文本边信息，并回答问题以帮助解释预测。增加模型大小通常会提高时间序列的性能，但GPT-4可能比GPT-3表现更差。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）如GPT-3和LLaMA-2可以通过将时间序列编码为数字字符串进行外推，性能与专用时间序列模型相当。
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LLMs能够自然表示多模态分布，结合简洁性和重复性偏好，适应时间序列的特征。
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LLMs可以处理缺失数据，无需插补，并能容纳文本边信息，回答问题以帮助解释预测。
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增加模型大小通常提高时间序列性能，但GPT-4可能因令牌化数字和不确定性校准问题表现不如GPT-3。
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