面向时间序列推理的多模态大语言模型研究

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-17T00:00:00Z

大型语言模型（LLMs）如GPT-3和LLaMA-2可以通过编码时间序列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。增加模型大小通常提高时间序列性能，但GPT-4可能由于令牌化数字和较差的不确定性校准而表现更差。