本論文は、時系列分析における大規模言語モデルの適用に関する包括的なレビューを提供する。
まず、時系列データの特性と一般的な時系列分析タスクについて説明する。次に、基礎モデルの概念と、大規模言語モデルの台頭について概説する。
その上で、二つの主要な研究アプローチを詳しく分析する:
時系列データから頭から基礎モデルを事前学習する方法。データ収集、アラインメント、アーキテクチャ設計の観点から検討する。
大規模言語モデルを時系列タスクに適応させる方法。埋め込み可視型適応と文字列可視型適応の二つのパラダイムを比較し、時系列表現の抽出、言語モデルと時系列の意味空間の整合性、時系列特性の認識、マルチモーダルデータの融合などの課題について議論する。さらに、言語モデルの予測器、増強器、生成器、説明器としての多様な役割についても言及する。
最後に、効率性と説明可能性の観点から関連研究を分析し、各アプリケーションドメインでの進展状況を概観する。
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by Jiexia Ye,We... om arxiv.org 05-07-2024
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