Von Text zu Zeitstrahlen: Verbesserung der Zeitreihenprognose mit großen Sprachmodellen

Was wäre, wenn wir Lagerbestände, Marktnachfragen oder Wirtschaftstrends genau vorhersagen könnten? In der Geschäftswelt und im Supply Chain Management könnte diese Fähigkeit den entscheidenden Unterschied zwischen Erfolg oder Misserfolg ausmachen. Die Wissenschaft der Vorhersagen ist weit entfernt von bloßer Spekulation; es handelt sich um eine komplexe Kunstform, die auf dem Verständnis von Daten und Trends aufbaut – hier kommt die Prognose von Zeitreihen ins Spiel.

Überschneidungen verstehen: Sprachmodelle und Zeitreihen

Die Prognose von Zeitreihen findet ihre Wurzeln in verschiedenen Facetten, wie klassischen statistischen Methoden wie ARIMA und GARCH, baumbasierten Strategien wie XGBoost und LightGBM, und den neueren neuronalen Netzwerken wie LSTMs und Transformers.

Interessanterweise gibt es auch eine überraschende Überschneidung mit modernen Sprachverarbeitungstechnologien, die ebenfalls auf LSTMs, Transformers und Großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-x und BERT basieren. Man könnte sich fragen, ob es möglich ist, die Wirksamkeit der Zeitreihenprognose mit Hilfe von LLMs zu verbessern?

Die Rolle der LLMs: Einschränkungen und Stärken

Die Vorstellung, LLMs direkt für Zeitreihenprognosen zu verwenden, ist faszinierend, und tatsächlich gibt es Forschungen, die in diese Richtung gehen. Es ist jedoch wesentlich zu bedenken, dass diese Modelle in ihrer jetzigen Form darauf ausgelegt sind, kohärente, plausible Texte zu generieren. Diese Eigenschaft eignet sich nicht unbedingt gut für die Erzeugung genauer, zuverlässiger und wiederholbarer numerischer Prognosen. Dennoch wäre es ein Fehler, sie aufgrund dieser Einschränkung vollständig zu ignorieren. LLMs haben durchaus eine wertvolle Rolle zu spielen.

Nehmen Sie zum Beispiel Aufgaben in Bezug auf die Datenbereinigung. LLMs zeichnen sich bei Textnormalisierung, Entitätserkennung, Textvervollständigung und Übersetzung aus, die alle von entscheidender Bedeutung für die Verfeinerung und Vorbereitung von Daten für weitere Analysen und Prognosen sind.

LLMs stärken auch das Feature-Engineering auf verschiedene Weisen - durch Sentiment-Analyse, Topic-Modellierung, semantische Ähnlichkeit, Textzusammenfassung und die Generierung benutzerdefinierter Textmerkmale. Der Einsatz von LLMs in diesen Operationen kann die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Prognosen erheblich steigern.

Sinnvolle Nutzung von Texteinbettungen

Wenn es um textuelle Daten geht, liegt die eigentliche Stärke der LLM in den 'Einbettungen'. Diese dienen als semantische numerische Darstellung von textuellen Daten, die von vortrainierten LLMs bereitgestellt werden können. Es gibt mehrere Möglichkeiten, Einbettungen für Prognosen zu nutzen.

Es ist möglich, sie direkt als Merkmale zu verwenden, die in der Lage sind, das gesamte Prognosemodell zu verbessern. Andererseits ermöglicht das Durchführen von semantischem Clustering wertvolle Einblicke in die Phase der explorativen Datenanalyse (EDA).

Einbettungen bieten eine vielseitige Lösung, die sogar bis zum Feature-Engineering reicht. Nehmen Sie zum Beispiel das Problem des Kaltstarts. Diese Herausforderung besteht darin, Prognosen für Artikel, wie zum Beispiel im Einzelhandel, zu erstellen, für die wenig oder gar keine historischen Daten zur Verfügung stehen. Das Extrahieren historischer Erkenntnisse aus ähnlichen Artikeln kann Prognosemodelle erheblich bereichern. LLM-Einbettungen bieten einen automatisierten und skalierbaren Ansatz zur Identifizierung semantisch ähnlicher Artikel anhand ihrer textuellen Darstellungen. Interessanterweise können Sie auch Einbettungen von Bildmodellen nutzen, um ähnliche Ergebnisse mit Artikelnbildern zu erzielen. Darüber hinaus können Sie sogar die Kombination dieser beiden Ansätze für eine umfassendere Lösung erforschen.

Weitere Forschung

Die Forschung dringt in die faszinierenden Schnittstellen von Sprachmodellen (LLMs) und Zeitreihenprognose ein. Ein interessanter Ansatz besteht beispielsweise darin, einen Teil eines ursprünglich für die natürliche Sprachverarbeitung trainierten Transformer-Modells fein abzustimmen, während die meisten Modellteile eingefroren bleiben. Dieses Konzept, das bereits vielversprechendes Potenzial in logischen Aufgaben und der Computer Vision gezeigt hat, wurde kürzlich auf das Gebiet der Zeitreihenprognose ausgedehnt.

Haupterkenntnisse

Die Prognose von Zeitreihen kann einen signifikanten Schub erzielen, indem LLMs integriert werden. Durch die Einbeziehung in den Workflow der Datenerhebung und Prognose zur Verbesserung der EDA, Datenbereinigung und Feature-Engineering kann eine größere Genauigkeit und Zuverlässigkeit erreicht werden.

Darüber hinaus können Benutzer mit der Kraft der Einbettungen und neuen Zeitreihenmodellen, die über fein abgestimmte LLMs möglich sind, ihr Spiel mit Zeitreihen wirklich auf ein neues Level heben.