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目前时序预测的SOTA模型大多基于Transformer架构以数值序列为输入如下图的上半部分所示通过多重编码融合历史数据信息预测未来一定窗口内的序列数值。受到大语言模型提示工程技术的启发文章提出了一种时序预测新范式即通过一定的提示词模版将数值输入转化为语句利用大语言模型进行预测把时序预测转变成了一个对话任务如下图的下半部分所示。同时文章公开了数据集PISA用于评估所提出算法的性能。 值得优化和探索的研究方向 Reference
PromptCast基于提示学习的时序预测模型 - 知乎 (zhihu.com)
