时序+大模型！用LLM解决时序传统问题

主要观点总结

文章介绍了时序+大模型（LLM）的研究现状和发展趋势。在今年的多个顶级会议上有相关研究入选，显示出该领域的潜力。文章总结了67篇与时序+LLM相关的工作，并按照直接提示、时间序列量化、对齐、视觉、工具五个方向进行归纳。内容包括将时间序列数据视为原始文本、转换为离散表示、训练单独的编码器进行对齐、利用视觉表示作为桥梁以及生成辅助时间序列分析的间接工具等。

关键观点总结

关键观点1: 时序+大模型的潜力与趋势

文章指出时序+大模型是一个新兴且有潜力的研究方向，特别是在结合LLM处理非结构化数据、转移知识和提高预测准确性方面。

关键观点2: 67篇代表性研究工作的归纳

文章总结了67篇与时序+LLM相关的工作，并按照五个方向进行归纳，为研究者提供了宝贵的学习资源。

关键观点3: 直接提示的方法

文章介绍了将时间序列数据视为原始文本，直接使用时间序列提示LLM的方法，例如NeurIPS'23的《Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters》中提出的LLMTIME。

关键观点4: 时间序列量化的方法

文章解释了将时间序列数据转换为离散表示的方法，包括使用向量量化自编码器和K-均值聚类创建时间序列的离散索引。

关键观点5: 对齐的方法

文章阐述了一种为时间序列训练单独编码器的方法，将其与语言模型的语义空间对齐。包括通过对比损失和其他损失进行相似性匹配的两种策略。

关键观点6: 视觉表示的利用

文章讨论了利用视觉表示作为时间序列和文本数据之间的桥梁，将时间序列数据转换为图像，然后使用视觉语言模型进行分析。

关键观点7: 生成辅助工具的应用

文章最后提到了将LLM用于生成辅助时间序列分析的间接工具，如代码和API调用。