Time-LLM je open-source projekt zaměřený na propojení velkých jazykových modelů s časovými řadami. Snaží se ukázat, jak lze LLM využít pro forecasting nad strukturovanými daty, která nejsou primárně textová.
Za projektem stojí KimMeen a další autoři, kteří se věnují výzkumu na pomezí LLM a time series analýzy. Cílem je využít schopnost modelů pracovat s kontextem a přenést ji do predikčních úloh.
Projekt se hodí pro scénáře, kde máš historická data a chceš z nich odhadnout budoucí vývoj. Typicky jde o ekonomické ukazatele, senzorická data nebo jiné sekvenční signály, které se běžně řeší specializovanými modely.
Základní princip spočívá v transformaci časových řad do formy, kterou LLM dokáže zpracovat. Data se převádějí do sekvencí podobných textu a model pak využívá svůj kontext pro predikci dalšího vývoje.
Přístup ukazuje jiný směr než klasické time series modely. Místo specializované architektury využívá obecný model a upravuje vstup tak, aby dával smysl v jeho rámci.
Zdroje: