## Memo - ロードマップ - ![[Pasted image 20240209183744.png]] - LLMを用いたエンハンサーは、時系列データやモデルを拡張するための有望な手段であり、さらなる探求に値する。今後の方向性としては、データの疎密やノイズなどの実用的な課題に効果的に対処し、かつ大規模なデータセットアプリケーションの時間とコスト効率を考慮した、効率的で説明責任のある、普遍的に適応可能なプラグアンドプレイソリューションの開発に注力する必要がある 。 - 時系列分析では急増しているが、LLM 中心の予測因子はまだ初期段階にあり、より深い考 察が必要である。今後の進歩は、時系列の基礎モデ ルを基礎とするだけでなく、強化する必要がある。 文脈内学習や思考連鎖推論などのユニークなLLM能 力を活用することで、これらの進歩は壊滅的な忘却 などの現在の限界を克服し、予測の安定性と信頼性 を向上させることができる。 - 現在のLLMは、ヒューマンインタラクションや時系列データ解析のエージェントとして優れているが、 時折不正確さや幻覚の傾向などの問題がある。意思決定に おける信頼性を向上させるためには、効果的な指示のため のガイドラインを策定し、領域固有の知識を取り入れるこ とが重要である。幻覚、人間の好みに合わせる、進化する、時系列データに合わせるなどの課題を克服することは、その能力を最大限に引き出し、リスクを最小化するための鍵となります。将来的には、時系列解析の複雑さを巧みに処理できる、堅牢で適応性の高いLLMエンパワーメントエー ジェントを開発することが視野に入れています。 ## Abstract 時系列解析は、実世界の様々なシステムやアプリケーションに内在する複雑性を理解するために不可欠である。近年、大規模言語モデル（[[notes/data-science/LLM]]）は大きな進歩を遂げているが、時系列解析機能を備えた人工知能（AGI）の開発はまだ始まったばかりである。既存の時系列モデルのほとんどは、ドメイン知識と大規模なモデルチューニングに大きく依存しており、主に予測タスクに焦点を当てている。本論文では、現在のLLMが時系列分析に革命をもたらす可能性があり、それによって効率的な意思決定が促進され、より普遍的な時系列分析知能の形へと前進することを主張する。このような進歩は、モダリティスイッチングや時系列質問応答など、幅広い可能性を解き放つ可能性がある。我々は、時系列分析を進歩させるLLMの可能性を研究者や実務家が認識することを奨励し、これらの関連する取り組みに対する信頼の必要性を強調する。さらに、既存のLLM技術と時系列解析のシームレスな統合について詳述し、今後の研究の有望な道筋について概説する。