预训练大语言模型对时间序列预测真的有用吗？去掉预训练LLM效果反而提升

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点关注，不迷路，用心整理每一篇算法干货~ 后台留言” 交流 “， 加入圆圆算法交流群~ 后台回复“ 星球 ”加入 圆圆算法知识星球~ （ 已有 780+ 同学加入学习） 今天给大家介绍一篇关于大模型在时间序列应用探讨的工作。这篇文章质疑大语言模型在时间序列预测中是否有效，并对目前最先进的3个基于大语言模型的时间序列预测模型进行实验，发现 去掉大语言模型部分，改成一个attention网络，也能取得相同甚至更优的效果 。 论文标题 ：Are Language Models Actually Useful for Time Series Forecasting? 下载地址 ： https://arxiv.org/pdf/2406.16964v1 1 背景 随着大语言模型的兴起，一些工作也将其应用到时间序列预测领域。这类方法一般基于预训练好的NLP领域的语言模型，将时间序列转换成文本形式输入其中，通过finetune大模型，产出预测结果。典型的代表工作包括OneFits ………………………………