2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。
虽然TimeGPT是一个专有模型，只能通过API访问。但是它还是引发了对时间序列基础模型的更多研究。到了2024年2月，已经有了一个用于时间序列预测的开源基础模型:laglllama。
在原论文《Lag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting》中，模型作为单变量概率预测的通用基础模型提出。它是由来自不同机构的大型团队开发的，这些机构包括Morgan Stanley, ServiceNow, Université de Montréal, Mila-Quebec, 和McGill University.
在本文中，我们将探讨Lag-Llama的架构、功能以及训练方式。还会将lagllama应用于一个预测项目中，并将其与其他深度学习方法Temporal Fusion Transformer (TFT) 和DeepAR进行性能比较。
https://avoid.overfit.cn/post/8a9120d3cf074c1ba0de0a7a247993c9
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