最近时间序列预测预测领域的最新进展受到了各个领域（包括文本、图像和语音）成功开发基础模型的影响，例如文本（如ChatGPT）、文本到图像（如Midjourney）和文本到语音（如Eleven Labs）。这些模型的广泛采用导致了像TimeGPT[1]这样的模型的出现，这些模型利用了类似于它们在文本、图像和语音方面获得成功的方法和架构。
在本文中，我们将讨论一个通用的预训练模型能否解决预测任务的范式转变。我们通过使用TimeGPT进行零样本学习并对模型的性能进行了彻底分析。然后将TimeGPT的性能与TiDE[2]进行比较（TiDE是一种在预测用例中击败了Transformer的简单的多层感知机)。
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