Nutzen von Large-Language-Modellen in der Zeitreihenanalyse
Large Language Models (LLMs) verbessern trotz des erheblich höheren Berechnungsaufwandes die Prognosegüte bei Zeitreihenanalysen nicht, zeigt ein Research Paper eines Teams der Universitäten von Washington und Virginia. Mittels Ablationsstudien untersuchen die Autoren drei verbreitete LLM-basierte Zeitreihen-Prognosemodelle. Werden die LLMs durch einfache Attention Layers ersetzt oder gar das Sprachmodell vollständig entfernt, führt dies nicht zu einer Verschlechterung der Prognoseergebnisse, sondern verbessert diese sogar in den meisten Fällen.
LLM-Ablationsmethoden
Quelle: Tan, Merrill, Gupta, Althoff, Hartvigsen, 2024
Weiterhin zeigt sich, dass trotz des hohen Rechenaufwands das Vortrainieren von LLMs keine Auswirkungen auf die Prognosegüte hat.
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