详细内容或原文请订阅后点击阅览
使用大型语言模型进行时间序列分析的快速工程
第 1 部分：时间序列核心策略的提示使用大型语言模型进行时间序列分析的提示工程首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学数据通常与常规分析不同，主要是因为每个数据科学家最终都会遇到的时间依赖性方面的挑战。
挑战如果您可以通过正确的提示来加速和改进您的分析，结果会怎样？
右侧提示大型语言模型 (LLM) 已经改变了时间序列分析的游戏规则。如果将法学硕士与智能提示工程相结合，它们可以为大多数分析师尚未尝试过的方法打开大门。
法学硕士 聪明他们擅长发现模式、检测异常和做出预测。
本指南汇集了经过验证的策略，从简单的数据准备一直到高级模型验证。最后，您将拥有实用的工具，让您领先一步。
策略 领先这里的所有内容都有研究和现实示例的支持，因此您将获得实用工具，而不仅仅是理论！
研究这是由两部分组成的系列文章中的第一篇，探讨即时工程如何促进时间序列分析：
提示工程- 第 1 部分：时间序列核心策略提示（本文）
- 第 2 部分：高级模型开发提示
👉 本文中的所有提示都可以在本文末尾作为备忘单 😉
提示 结束在本文中：
- 时间序列的核心提示工程策略提示时间序列预处理和分析使用法学硕士进行异常检测瞬态数据的特征工程提示工程备忘单！
1. 时间序列的核心提示工程策略
1.1 基于补丁的预测提示
补丁指导框架 补丁指令示例实现：
为何有效：
假设您需要快速基线预测。