自然言語処理（NLP）の技術を時系列予測に応用する試みはこれが初めてではありません。
例えば、トランスフォーマーアーキテクチャはNLPの大きな節目でしたが、時系列予測への応用は平凡な結果にとどまっていました。
しかし、新しい提案「PatchTST」により、改善されています。
LLM（Large Language Models、大規模言語モデル）はNLP分野でその汎用性と推論能力を示す一方で、この能力を時系列予測にも活かせないか、という考えが出てきました。
「Time-LLM」は、時系列予測タスクを行うためのLLMの再プログラミングを目的とした新しいフレームワークです。
本記事では、Time-LLMの設計を探求し、これがどのようにして有効に時系列データを予測するか、その実装と小規模な予測プロジェクトへの応用に迫ります。
興味を持ったら、是非原著論文にも目を通してみてください。
出典 : https://medium.com/towards-data-science/time-llm-reprogram-an-llm-for-time-series-forecasting-e2558087b8ac