# LLMTime [[Nate Gruver]]・[[Marc Finzi]]・[[Shikai Qiu]]・[[Andrew Gordon Wilson]]が NeurIPS 2023 で提案した LLM ゼロショット時系列予測手法([[@2023__NeurIPS__Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters]])。 中核設計: 時系列の数値を桁単位のテキスト文字列としてエンコードし(GPT 系はスペース区切り、LLaMA 系はそのまま)、LLM の次トークン予測をそのまま時系列の外挿に流用する。ファインチューニングは不要で、20 サンプルを引いてその中央値・分位数で点予測/確率的予測を構成する。 リポジトリ: https://github.com/ngruver/llmtime ## 関連 - ソース: [[@2023__NeurIPS__Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters]] - 概念: [[LLM時系列アプローチ]]・[[時系列基盤モデル]] ## 出典 - [[@2023__NeurIPS__Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters]](論文)