先存个档，这位博主的帖子比较全面细致，明天有空的话拜读一下，再进一步做细致总结归纳：https://blog.csdn.net/smartlab307/category_10944669.html
一、交通大模型
（一）北交大 TransGPT・致远 （国内首款综合交通大模型）
论文地址：[2402.07233] TransGPT: Multi-modal Generative Pre-trained Transformer for Transportation (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2402.07233
代码地址：https://github.com/DUOMO/TransGPT
论文简介：这篇论文提出了TransGPT，一个针对交通领域的新型多模态大型语言模型（LLM），旨在解决智能交通系统（ITS）中自然语言处理（NLP）面临的挑战。这些挑战包括领域特定的知识和数据，以及多模态输入和输出的处理。TransGPT包含两个独立的变体：针对单模态数据的TransGPT-SM和针对多模态数据的TransGPT-MM。论文的主要贡献包括：
TransGPT模型的提出：TransGPT-SM针对单模态交通数据集（STD）进行微调，而TransGPT-MM针对多模态交通数据集（MTD）进行微调，这些数据集手动收集自交通领域的不同来源。
数据集的构建：论文介绍了STD和MTD两个数据集，分别用于单模态和多模态数据的微调。
性能评估：通过在交通领域的多个基准数据集上评估TransGPT，论文展示了该模型在大多数任务上相较于基线模型（如ChatGLM2-6B和VisualGLM-6B）的优越性能。
应用展示：论文还展示了TransGPT在交通分析和建模中的潜在应用，例如生成合成交通场景、解释交通现象、回答交通相关问题、提供交通建议和生成交通报告。
总体而言，这篇论文试图通过开发一个专门针对交通领域优化的大型语言模型，来提高智能交通系统中自然语言处理的能力，并为ITS研究人员和从业者提供一个有用的工具。
（二）北航 TrafficGPT （LLM用于多模态、大规模交通数据）
论文地址：[2309.06719] TrafficGPT: Viewing, Processing and Interacting with Traffic Foundation Models (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2309.06719
代码地址：https://github.com/lijlansg/TrafficGPT.git
论文简介：这篇论文试图解决的问题是如何将大型语言模型（LLMs）与交通基础模型（TFMs）相结合，以提高城市交通管理和控制系统的效率和智能化水平。具体来说，论文提出了一个名为TrafficGPT的框架，旨在通过以下几个关键方面来解决现有问题：
增强LLMs处理交通数据的能力：尽管大型语言模型在理解和生成自然语言方面表现出色，但它们在处理数值数据和与交通模拟系统交互方面存在不足。TrafficGPT通过集成TFMs，赋予LLMs查看、分析和处理交通数据的能力，从而为城市交通系统管理提供深入的决策支持。
智能分解复杂任务：TrafficGPT能够将广泛和复杂的任务智能分解，并逐步利用TFMs完成任务。这允许系统通过顺序利用交通基础模型来完成抽象任务。
辅助人类决策：通过自然语言对话，TrafficGPT有助于在交通控制中辅助人类决策，提高决策的效率和准确性。
交互式反馈和结果修正：TrafficGPT支持交互式反馈，允许用户请求修正结果，从而提高系统的适应性和可靠性。
总的来说，论文提出的TrafficGPT框架通过结合LLMs的自然语言处理能力和TFMs的专业知识，旨在推动交通管理领域的创新，并为利用AI在交通领域提供新的视角。
（三）南洋理工 ST-LLM（时空大语言模型用于交通预测）
论文地址：[2401.10134] Spatial-Temporal Large Language Model for Traffic Prediction (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2401.10134
代码地址：未开源
论文简介：论文提出了一个名为Spatial-Temporal Large Language Model (ST-LLM) 的新框架来解决交通预测的准确性问题。这个框架通过以下几个关键步骤来解决这个问题：
时空嵌入：论文首先将每个位置的时间步重新定义为标记，并使用一个专门的时空嵌入层来学习这些标记的空间位置和全局时间表示。这包括空间相关性、小时和星期几的模式以及标记信息。
融合卷积：接着，使用融合卷积（FConv）将这些表示集成到一个统一的方式中，从而为每个标记提供统一的时空信息。
部分冻结注意力（PFA）LLM：论文提出了一种新的部分冻结注意力（PFA）LLM策略，这是专门为了增强交通预测而设计的。在这种策略中，前F层的多头注意力和前馈层被冻结以保留预训练的知识，而最后U层的多头注意力层被解冻以增强模型捕捉不同标记之间时空依赖性的能力。
回归卷积：最后，将PFA LLM的输出输入到一个回归卷积层（RConv），以预测接下来的交通数据。
实验验证：在真实交通数据集上进行的广泛实验表明，ST-LLM在各种设置下都优于现有最先进的模型。特别是在少样本和零样本预测场景中，ST-LLM表现出了在领域内和领域间知识迁移的能力。
通过这些方法，ST-LLM能够有效地捕捉交通数据中的时空依赖性，并在交通预测任务中取得了优越的性能。
（四）东南大学 MT-GPT (城市多模式交通大模型)
论文地址：城市多模式交通大模型MT-GPT：点线面的分层技术与应用场景 (chd.edu.cn)
http://zgglxb.chd.edu.cn/CN/10.19721/j.cnki.1001-7372.2024.02.020
代码地址：未开源
论文简介：将大模型的概念应用于交通领域，提出了一种根据交通拓扑结构分层“点线面”的多模式交通大模型框架(Multimodal Transportation Generative Pre-trained Transformer, MT-GPT)，旨在为复杂多模式交通系统中的多方位决策任务提供数据驱动的大模型。考虑到不同交通模式的特征，探讨了实现这一概念框架的核心技术及其整合方式，构思了适配交通的大模型数据范式与改进的分层多任务学习、分层联邦学习、分层迁移学习与分层Transformer框架。最后，通过搭建“任务岛”与“耦合桥”的框架讨论了这样一个多模式交通大模型框架在“点线面”3层大模型框架下的应用案例，从而为多尺度的多模式交通规划、网络设计、基础设施建设和交通管理提供智能化的支持。
（五）香港中文 LLM-Assisted Light (大语言模型控制交通信号灯)
论文地址：[2403.08337] LLM-Assisted Light: Leveraging Large Language Model Capabilities for Human-Mimetic Traffic Signal Control in Complex Urban Environments (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2403.08337
代码地址：https://github.com/traffic-alpha/llm-assisted-light
论文简介：论文通过提出一个名为LLM-Assist Light (LA-Light) 的混合框架来解决交通信号控制问题，该框架集成了大型语言模型（LLMs）的能力，具体解决方案包括以下几个关键部分：
集成LLMs：将LLMs作为决策中心，利用其高级推理和决策能力来处理复杂的交通场景。
工具集：开发了一套工具（包括感知工具和决策工具），这些工具作为中介，收集环境数据并与LLMs通信，指导交通信号控制系统。
感知工具：负责收集静态和动态的交通信息，包括交叉口布局、信号相位结构、占用率、队列长度和当前信号相位等。
决策工具：分为支持工具和评估工具。支持工具使用现有的TSC算法辅助决策过程，而评估工具评估LLMs所做决策的准确性。
模拟平台：开发了一个模拟平台来验证所提出框架的有效性，通过在模拟平台上进行广泛的实验，展示了LA-Light系统在典型场景和罕见事件情况下的良好性能。
决策过程：LLMs通过一个五步决策过程来管理交通信号，包括任务规划、工具选择、与环境的交互、数据分析和实施解释。
透明度和信任：LLMs在做出决策时提供清晰的解释，增强了系统的透明度和可理解性，从而建立了与交通管理操作员的信任。
性能验证：通过与现有的TSC方法进行比较，包括传统的交通控制方法和基于RL的方法，验证了LA-Light在减少平均旅行时间和等待时间方面的有效性，特别是在处理紧急车辆和传感器失效等罕见事件时。
通过这种方法，LA-Light框架能够在保持与最新技术（SOTA）性能的同时，有效地适应非典型交通情况，提高了交通管理的安全性、效率和舒适度。
（六）新南威尔士 AuxMobLCast (利用语言基础模型进行人类移动预测)
论文地址：[2209.05479] Leveraging Language Foundation Models for Human Mobility Forecasting (arxiv.org)https://arxiv.org/abs/2403.08337)
https://arxiv.org/abs/2209.05479
代码地址：https://github.com/cruiseresearchgroup/AuxMobLCast
论文简介：这篇论文提出了一种新的流程，利用语言基础模型进行时间序列模式挖掘，例如用于人类移动性预测任务。具体来说，它试图解决的问题是如何直接利用现有的预训练语言基础模型来预测人类移动性数据。传统的预测方法通常采用数值范式，即输入一系列历史观测值（如过去的访客流量）来预测未来的数值（如未来的访客数量）。这种方法通常只使用数值数据进行预测，而忽略了上下文语义信息。论文中提出的研究问题是如何将人类移动性数据转换为自然语言描述，从而使预训练的语言模型能够在微调阶段直接应用于预测人类移动性。
论文的主要贡献包括：
首次尝试将现有的预训练语言基础模型进行微调，用于预测人类移动性数据。通过特定的“移动性提示”（mobility prompts）来解决人类移动性数据与语言格式之间的差异。
实证研究了多种预训练语言基础模型在人类移动性预测中的性能，这是首次展示预训练语言模型在预测任务中的能力。
提出了一个新的AuxMobLCast（辅助移动性语言预测）流程，通过引入辅助的POI（兴趣点）类别分类任务来提高预测性能。
这项研究提供了新的视角和见解，可能会引领预测人类移动性方面的新研究方向。
（七）北航 AccidentGPT （综合事故分析和预防的多模态大模型）
论文地址：[2312.13156] AccidentGPT: Accident Analysis and Prevention from V2X Environmental Perception with Multi-modal Large Model (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2312.13156
代码地址：https://github.com/LeningWang/AccidentGPT 但是还没有源码
论文简介：这篇论文试图解决的问题是如何通过一个综合性的框架来提高交通安全，减少交通事故造成的人员伤亡和财产损失。具体来说，它关注的是如何在从人工驾驶向完全自动驾驶过渡的过程中，建立一个有效的框架，以实现对交通安全的全面理解和应用。为了达到这一目标，论文提出了一个名为AccidentGPT的多模态大型模型，该模型通过以下几个方面来分析和预防事故：
自主驾驶车辆的环境感知：为完全自动驾驶车辆开发了一个全面的场景感知和预测系统，使用多个车辆和道路测试设备的摄像头创建统一的鸟瞰图（BEV）空间，实现3D物体检测、视角分析和运动预测。
人为驾驶车辆的安全增强：为人工驾驶车辆提供先进的安全特性，如主动远程安全警告和盲点警报，通过不同的代理、标签和语义模块处理视觉数据，包括场景、BEV图像和3D物体检测结果。
执法机构的交通安全分析：为交通警察和管理机构提供实时智能的交通安全因素分析，利用多车辆和道路测试设备的协作感知，提供关于行人、车辆、道路和环境的全面报告，并在车辆碰撞后提供事故原因和责任的详细分析。
论文的主要贡献在于，它是第一个将综合场景理解整合到交通安全研究中的大型模型，并通过多模态信息交互框架，实现了对交通安全领域的全面事故分析和预防。
（八）香港科技 TF-LLM (大语言模型可解释性的交通预测)
论文地址：[2404.02937] Explainable Traffic Flow Prediction with Large Language Models (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2404.02937
代码地址：未开源
论文简介：这篇论文试图解决的问题是如何提高交通流量预测的可解释性，同时保持或提升预测的准确性。尽管深度学习方法在交通流量预测方面取得了广泛的成功和准确性，但这些方法通常在透明度和可解释性方面表现不佳。为了解决这一问题，论文提出了一种基于大型语言模型（LLMs）的可解释交通预测方法，名为TP-LLM。该方法旨在通过以下方式解决问题：
多模态输入的整合：将空间、时间、天气、兴趣点（PoIs）等多模态因素作为基于语言的输入，以生成更直观和可解释的预测。
避免复杂的空间-时间数据编程：通过直接微调基础模型，而不是进行复杂的空间-时间数据编程，简化了预测流程。
生成输入依赖性解释：TP-LLM能够生成输入依赖性解释，增强了预测的信心，并有助于决策者更好地理解预测结果。
零样本泛化能力：该方法可以轻松泛化到不同的城市动态，实现零样本预测，而不需要对框架进行大的改动。
总体而言，论文的目标是通过利用大型语言模型的潜力，开发出一种新的交通流量预测方法，该方法不仅能够提供准确的预测结果，还能够提供有价值的洞察，帮助城市规划者、交通工程师和政策制定者做出更明智的决策。
（九）北航 TPLLM (基于预训练语言模型的交通预测框架)
论文地址：[2403.02221] TPLLM: A Traffic Prediction Framework Based on Pretrained Large Language Models (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2403.02221
代码地址：未开源
论文简介：论文通过提出TPLLM（Traffic Prediction based on Pretrained Large Language Models）框架来解决问题，具体方法如下：
利用预训练的大型语言模型（LLMs）：论文认识到LLMs在跨模态知识转移和少量样本学习方面的能力，将其应用于交通预测任务。LLMs通过在大规模数据集上预训练，捕获通用模式和信息，这使得它们能够在有限的训练数据下快速适应新的下游任务。
设计输入嵌入模块：为了使预训练的LLMs能够处理交通数据，论文设计了一个输入嵌入模块，包括序列嵌入层和图嵌入层。
序列嵌入层：使用卷积神经网络（CNN）处理序列交通数据，提取时间依赖性和模式。
图嵌入层：使用图卷积网络（GCN）处理道路网络的邻接矩阵，提取空间依赖性和模式。
应用低秩适应（LoRA）微调方法：为了提高训练效率和微调效果，论文采用了一种参数高效的微调方法，即LoRA。这种方法在每个Transformer块中注入可训练的低秩分解矩阵，显著减少了可训练参数的数量，同时保持了模型性能。
实验验证：论文在两个真实世界的交通数据集上进行了实验，包括全样本预测和少量样本预测场景。实验结果表明，TPLLM在这两种场景下都表现出色，证明了预训练LLMs在交通预测任务中的有效性。
贡献总结：
提出了TPLLM框架，用于处理全样本和少量样本交通预测任务。
设计了基于CNN和GCN的嵌入模块，使LLMs能够理解时间序列数据并融合交通数据中的时空特征。
应用了成本效益高的微调方法LoRA，以在保持高微调质量的同时降低训练成本。
在具有充足和有限训练数据的场景中进行了实验，验证了预训练LLMs在交通预测中的有效性。
通过这些方法，论文成功地将预训练的LLMs应用于交通预测领域，并展示了其在处理有限历史交通数据情况下的潜力。
（十）东京大学 LLMob (利用LLM智能体框架生成人类移动轨迹)
论文地址：[2402.14744] Large Language Models as Urban Residents: An LLM Agent Framework for Personal Mobility Generation (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2402.14744
代码地址：未开源
论文简介：这篇论文试图解决的问题是如何有效地利用大型语言模型（LLMs）来生成个人移动性数据，以支持可持续城市和人类居住环境的研究。具体来说，研究团队关注以下几个关键问题：
与丰富活动数据对齐的LLMs：如何将LLMs与描述日常个人活动的丰富语义数据有效对齐。
可靠的活动生成策略：开发使用LLMs生成可靠和有意义的活动数据的有效策略。
LLMs在城市移动性中的应用：探索LLMs在增强城市移动性方面的潜在应用。
为了解决这些问题，研究团队提出了一个新的LLM代理框架（LLMob），该框架考虑了个体活动模式和动机，包括一个自洽方法来对齐LLMs与现实世界活动数据，以及一个检索增强策略用于可解释的活动生成。通过实验研究，使用真实世界数据进行了全面验证，展示了该框架在生成个人日常活动方面的潜力，特别是在捕捉日常例行活动的本质方面，而不仅仅是位置准确性。
（十一）大连理工 STG-LLM (大语言模型如何理解时空数据？)
论文地址：[2401.14192] How Can Large Language Models Understand Spatial-Temporal Data? (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2401.14192
代码地址：未开源
论文简介：这篇论文试图解决的问题是如何利用大型语言模型（LLMs）进行时空（spatial-temporal）预测。尽管LLMs在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色，但将它们应用于时空预测任务仍然面临挑战。主要问题包括：
数据不匹配：传统的LLMs设计用于处理序列文本数据，而时空数据具有复杂的结构和动态性，这两者之间存在显著差异。
模型设计限制：现有的时空预测方法通常需要为特定领域设计专门的模型，这限制了模型的通用性和适应性。
数据稀缺和泛化能力：传统的时空预测方法在面对数据稀缺或稀疏的情况下表现不佳，且泛化能力有限。
为了解决这些问题，论文提出了STG-LLM（Spatial-Temporal Graph-Large Language Model），一种创新的方法，旨在通过以下两个关键组件来赋予LLMs处理时空数据的能力：
STG-Tokenizer：这是一个时空图（graph）标记器（Tokenizer），它将复杂的图数据转换为简洁的tokens，这些token能够捕捉空间和时间关系。
STG-Adapter：这是一个轻量级的适配器，包含线性编码和解码层，用于在LLMs和token化数据之间架起桥梁，通过微调少量参数，使LLMs能够理解由STG-Tokenizer生成的token的语义，同时保留LLMs原有的自然语言理解能力。
通过这种方法，论文旨在解锁LLMs在时空预测任务中的潜力，并在多个时空基准数据集上的实验表明，STG-LLM能够成功地使LLMs理解时空数据，并实现与现有最先进方法（SOTA）相当的性能。
二、时间序列大模型
（一）UniTS (处理多种\多领域时间序列任务)
论文地址：[2403.00131] UniTS: Building a Unified Time Series Model (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2403.00131
代码地址：mims-harvard/UniTS: A unified time series model. (github.com)
https://github.com/mims-harvard/UniTS
论文简介：这篇论文提出了一个名为UniTS（Unified Time Series）的统一时间序列模型，旨在解决以下问题：
多任务学习与适应性：传统的时间序列模型通常针对特定任务进行训练，如预测、分类、插值和异常检测等。这些模型往往需要针对新任务进行微调或重新设计任务特定模块，这可能导致过拟合，限制了模型在新任务上的泛化能力。UniTS旨在通过一个统一的模型来处理多种任务，而无需为每个任务单独训练模型。
跨领域数据的泛化能力：时间序列数据在不同领域（如医学、工程、科学等）具有广泛的应用，但它们在时间动态、数据表示（变量数量、传感器定义、观测长度）等方面存在显著差异。现有的统一模型可能无法适应这种多样性。UniTS通过设计一个能够捕捉跨领域通用时间动态的模型来解决这一挑战。
任务特定模块的需求：为了提高模型在特定任务上的表现，研究者们通常会为每个数据集训练特定的模块。然而，这种方法需要为每个任务调整训练参数，并且需要一定规模的数据集，这与设计一个能够同时处理多个任务的统一模型的概念相矛盾。UniTS通过共享权重来增强模型的泛化能力，并通过统一的掩蔽重构预训练方案来处理生成和识别任务。
总的来说，UniTS的目标是开发一个能够处理多种时间序列任务、适应不同领域数据、并且具有良好泛化能力的统一模型。通过这种方法，UniTS在38个多领域数据集上展示了优越的性能，并在新数据域和任务上表现出显著的零次、少次和提示学习能力。
（二）TIME-LLM (不改变预训练语言模型参数进行时序预测)
论文地址：[2310.01728] Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2310.01728
代码地址：https://github.com/kimmeen/time-llm
论文简介：论文提出了TIME-LLM框架，通过以下几个关键步骤解决时间序列预测问题：
输入转换（Input Transformation）：首先，将原始的多变量时间序列数据进行归一化处理，然后分割成多个连续或不连续的子序列（patch），并通过一个简单的线性层将这些子序列嵌入到低维空间中。这样做的目的是保留局部语义信息，并将时间序列数据转换为适合输入到语言模型的紧凑序列。
补丁重编程（Patch Reprogramming）：接着，使用预训练的语言模型中的词嵌入（word embeddings）来重编程这些嵌入的子序列。通过多头交叉注意力机制，将时间序列数据映射到与语言模型预训练空间相适应的表示。这个过程不需要修改语言模型的参数，而是通过学习一种“噪声”形式的转换，使得语言模型能够理解时间序列数据。
Prompt-as-Prefix（PaP）：为了增强语言模型对时间序列数据的推理能力，论文提出了Prompt-as-Prefix（PaP）的概念。通过在输入数据前添加额外的上下文信息（如数据集描述、任务指令和输入统计信息），引导语言模型对重编程后的输入进行适当的转换，从而生成预测。
输出投影（Output Projection）：最后，将语言模型输出的表示通过一个线性层投影回时间序列的预测空间，得到最终的预测结果。
通过这种方法，TIME-LLM能够在不改变预训练语言模型参数的情况下，有效地利用LLMs的强大能力进行时间序列预测。这种方法在长短期预测、少样本和零样本学习场景下都表现出色，超越了现有的专门预测模型。
（三）Lag-Llama (用于单变量概率时间序列预测的通用基础模型)
论文地址：[2310.08278] Lag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2310.08278
代码地址：https://github.com/time-series-foundation-models/lag-llama
论文简介：这篇论文提出了Lag-Llama，这是一个用于单变量概率时间序列预测的通用基础模型。它旨在解决以下问题：
时间序列预测的基础模型开发滞后：尽管基础模型在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了成功，但在时间序列预测方面的发展相对滞后。
零样本和少样本泛化能力：基础模型因其在多种下游数据集上的零样本和少样本泛化能力而改变了机器学习领域。Lag-Llama旨在探索时间序列数据上的基础模型，并推动跨不同时间序列领域的转移能力。
时间序列数据的多样性和复杂性：现实世界中的时间序列数据通常具有非线性动态和突变变化，这使得传统的统计模型和深度学习方法面临挑战。Lag-Llama通过在大规模多样化的时间序列数据集上进行预训练，展示了强大的零样本泛化能力。
通用模型与特定模型的性能比较：Lag-Llama在预训练后能够在多种领域的表现上与特定于数据集的模型相媲美，甚至在某些情况下超越了先前的深度学习方法，成为平均性能最佳的通用模型。
少样本适应性能：Lag-Llama还展示了在之前未见过的下游数据集上进行微调后的少样本适应性能，这在其他模态（如文本）中是基础模型预期要展示的强泛化能力。
预训练数据集的多样性分析：论文还探讨了用于训练Lag-Llama的预训练数据集的多样性，并展示了预训练数据的规模与模型性能之间的关系。
总的来说，Lag-Llama为时间序列预测领域提供了一个新的基础模型，它不仅在零样本和少样本学习方面表现出色，而且在不同领域的下游数据集上也展现出了强大的适应性和泛化能力。
（四）Timer (解决时间序列分析中的小样本性能瓶颈问题)
论文地址：[2402.02368] Timer: Transformers for Time Series Analysis at Scale (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2402.02368
代码地址：https://github.com/thuml/Timer
论文简介：论文通过以下几个关键步骤来解决时间序列分析中的小样本性能瓶颈问题：
构建大规模时间序列数据集（UTSD）：为了支持大型时间序列模型（LTSM）的研究，论文首先从公开可用的时间序列数据集中筛选和构建了一个具有层次化容量的统一时间序列数据集（UTSD）。这个数据集包含了来自不同领域的大量时间序列数据，为模型提供了丰富的预训练信息。
提出单序列序列（S3）格式：为了将异构时间序列数据统一处理，论文提出了S3格式，将不同时间序列转换为统一的标记序列。这种格式保留了序列的模式，同时允许模型在预训练过程中观察到来自不同数据集和时间段的序列，增加了预训练的难度，迫使模型更加关注时间变化。
采用GPT风格的预训练目标：论文采用了类似于大型语言模型（如GPT）的预训练目标，即通过自回归下一个时间点预测来训练模型。这种目标允许模型学习时间序列的生成过程，从而在下游任务中展现出更好的泛化能力。
开发时间序列变换器（Timer）：基于上述数据集、训练策略和模型架构，论文提出了Timer，这是一个大规模预训练的时间序列变换器。Timer采用了与大型语言模型相似的解码器结构，通过自回归生成进行预训练，这使得它在各种时间序列分析任务中展现出显著的泛化能力、可扩展性和适用性。
统一生成式方法处理下游任务：为了利用Timer处理不同的时间序列分析任务，论文将预测、插值和异常检测等任务统一为一个生成式任务。这样，Timer可以通过微调来适应不同的下游任务，而不需要为每个任务单独训练模型。
评估和分析：论文通过在多个真实世界数据集上进行实验，验证了Timer在时间序列预测、插值和异常检测等任务中的有效性。同时，论文还分析了模型的可扩展性，包括模型大小和数据规模对性能的影响，以及不同架构对LTSMs的适用性。
通过这些方法，论文展示了Timer作为一个LTSM在处理小样本时间序列数据时的优越性能，以及其在多种时间序列分析任务中的泛化能力和可扩展性。
三、时序大模型综述
（一）时间序列和时空数据定制的大型模型的全面和最新综述
论文地址：[2310.10196] Large Models for Time Series and Spatio-Temporal Data: A Survey and Outlook (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2310.10196
论文简介：这篇论文《Large Models for Time Series and Spatio-Temporal Data: A Survey and Outlook》旨在解决以下问题：
时间序列和时空数据的分析挑战：时间序列和时空数据在现实世界应用中非常普遍，它们捕捉动态系统测量并由物理和虚拟传感器产生大量数据。分析这些数据类型对于充分利用它们所包含的丰富信息至关重要，这有助于提高下游任务的性能。
大型模型在时间序列和时空数据分析中的应用：尽管大型语言模型（LLMs）和预训练基础模型（PFMs）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著成功，但它们在时间序列和时空数据分析领域的应用仍然相对较少。论文探讨了如何将这些模型应用于这些领域，并评估它们的有效性。
模型适应性和领域特定应用：论文不仅关注通用的大型模型，还关注针对特定领域（如交通、金融、医疗等）定制的模型。这些模型需要能够处理特定领域的数据特性和分析需求。
资源和工具的整理：为了促进这一领域的研究，论文提供了一个全面的资源集合，包括数据集、模型资产和有用的工具，这些资源按主流应用领域进行分类。
未来研究方向的探讨：论文还讨论了当前研究的局限性，并提出了未来研究的多个方向，包括理论分析、多模态模型的发展、持续学习和适应、可解释性、隐私保护以及模型的泛化能力和脆弱性。
总的来说，这篇论文试图为时间序列和时空数据分析领域提供一个全面的视角，通过回顾现有的大型模型，提供资源和工具，并为未来的研究指明方向。
（二）大语言模型用于时间序列综述
论文地址：[2402.01801] Large Language Models for Time Series: A Survey (arxiv.org)
https://arxiv.org/abs/2402.01801
论文简介：这篇论文《Large Language Models for Time Series: A Survey》旨在解决如何将大型语言模型（LLMs）应用于时间序列数据分析的问题。具体来说，它探讨了以下几个关键挑战和目标：
模态差距的桥梁：LLMs原本是针对文本数据进行训练的，而时间序列数据具有连续的数值特性。论文试图探索如何将LLMs的知识迁移到时间序列分析中，以弥合文本数据和数值数据之间的模态差距。
时间序列分析的应用领域：时间序列分析在多个领域（如气候、物联网、医疗保健、交通、音频和金融）中扮演着关键角色。论文提供了一个详细的分类法，概述了如何利用LLMs分析不同领域中的时间序列数据。
方法论的探索：论文深入探讨了多种方法，包括直接提示LLMs、时间序列量化、对齐技术、利用视觉模态作为桥梁，以及将LLMs与工具结合等，以实现对时间序列数据的有效分析。
多模态数据集的概述：论文提供了现有多模态时间序列和文本数据集的全面概述，这些数据集对于训练和评估LLMs在时间序列分析中的应用至关重要。
挑战与未来方向：论文讨论了在应用LLMs进行时间序列分析时面临的挑战，并提出了未来研究的方向，包括理论理解、多模态和多任务分析、高效算法开发、结合领域知识以及模型定制和隐私保护等。
总的来说，这篇论文试图为如何有效地将LLMs应用于时间序列分析提供一个全面的指南，并为未来的研究提供方向。
参考链接
Cool Papers - Immersive Paper Discovery： https://papers.cool/