時系列データのための大規模言語モデル

近年の大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理（NLP）においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時系列データへのLLMの適用である。例えば、[Gruver+, 2023] では、GPT-3やLLaMA-2などの既存のLLMが、ダウンストリームタスクで教師あり学習した時系列モデルの性能に匹敵するか上回るレベルで、zero-shotで時系列予測ができることを報告しており、大変興味深い。本ブログでは、2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全

[misshiki]

“2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全体像を整理し、いくつか注目すべき論文について個別に紹介”

[nakag0711]

人間が鉛筆なめなめみたいなことはLLMでもできると。でもそんなんでええんかいな

[maghrib]

“時系列データのための大規模言語モデル”