В продолжение нашего разговора о прогнозировании временных рядов, давайте глубже рассмотрим ключевые компоненты современных систем прогнозирования на основе больших языковых моделей, опираясь на последние исследования.
Архитектурные инновации
- Разработка WaveToken - интересный подход к токенизации временных рядов через вейвлет-преобразования
- Chronos - минималистичный подход к адаптации языковых моделей
- TimeMixer++ продемонстрировали эффективность гибридных архитектур
Обработка контекстной информации
- TimeGPT-1 показали возможность работы с разнородными данными из множества доменов
- LLMForecaster представил инновационный подход к интеграции текстового контекста
- TimeFM достиг впечатляющих результатов при существенно меньшем размере модели
Особенно интересно отметить результаты последних бенчмарков, показывающих, что закрытые модели (GPT-4, Gemini) значительно превосходят открытые решения в понимании временных рядов. При этом исследования показывают три ключевых направления развития: LLM как усилитель существующих моделей, как предиктор и как агент.
Исследования в этой области, особенно работы по Resolution-Aware Retrieval и Context is Key benchmark, открывают путь к созданию более совершенных систем прогнозирования, способных учитывать широкий спектр факторов и предоставлять обоснованные предсказания в различных областях применения.
Архитектурные инновации
- Разработка WaveToken - интересный подход к токенизации временных рядов через вейвлет-преобразования
- Chronos - минималистичный подход к адаптации языковых моделей
- TimeMixer++ продемонстрировали эффективность гибридных архитектур
Обработка контекстной информации
- TimeGPT-1 показали возможность работы с разнородными данными из множества доменов
- LLMForecaster представил инновационный подход к интеграции текстового контекста
- TimeFM достиг впечатляющих результатов при существенно меньшем размере модели
Особенно интересно отметить результаты последних бенчмарков, показывающих, что закрытые модели (GPT-4, Gemini) значительно превосходят открытые решения в понимании временных рядов. При этом исследования показывают три ключевых направления развития: LLM как усилитель существующих моделей, как предиктор и как агент.
Исследования в этой области, особенно работы по Resolution-Aware Retrieval и Context is Key benchmark, открывают путь к созданию более совершенных систем прогнозирования, способных учитывать широкий спектр факторов и предоставлять обоснованные предсказания в различных областях применения.