本文约1500字建议阅读5分钟直观讲解什么是时序大模型。最近不管是工业互联网、智能运维、金融分析还是零售销量预测、电网负荷管理都在提一个词时序大模型。听着很高大上、很学术其实也可以很简单。本系列就用大白话来把时序大模型相关的概念讲清楚。今天讲它是什么、能帮业务干什么。先简单介绍什么是时序数据。时序数据就是按时间顺序排成一串的数据。它无处不在气象一天 24 小时气温、湿度、风速金融股票 / 基金每分钟价格、交易量工业设备温度、振动、电流、电压互联网服务器 CPU、内存、流量波动零售每日销量、订单量、客流能源电网负荷、光伏 / 风电出力对于工业设备来说时序数据就是工业设备的“心电图”。这些数据有一些特点前后有关联、有趋势、有波动。时序数据相关的分析场景也是多样化的大家常见的场景就是天气预报预测未来气温变化。在工业场景就是预测未来电价趋势、预测设备是否会故障、识别一段数据是否代表着某类事件等。在这些场景里做分析都需要一事一议。这里有一个跨行业数据挖掘标准流程叫CRISP-DM一共 6 步在业务理解和数据理解的基础上耗时最多的也是算法工程师投入大量精力的地方就是数据准备 模型构建。在一个企业的每个时序智能研发场景中都在不断重复这个流程。当前时序模型靠的主要是 ARIMA、LSTM、Holt-Winters、深度学习等传统小模型。时序数据缺了要补、噪声大了要洗、特征要手工选择数据不够时小模型还训不出来。成本高、周期长、效果不稳定。有解法吗在时序算法工程师的多年探索后也同时受到大语言模型的启发不论是什么时序分析场景都会涉及到时序数据建模、时序数据理解、时序数据趋势分析等基础部分这是各个时序模型的基本功。那么能不能专门练这些基本功形成一个通用的时序分析组件去降低各个场景的数据准备和模型构建的成本就像为每个专业领域都配一个资深时序分析专家。这就是时序大模型。为了练这个时序大模型就需要收集大量的时序数据预训练时序数据。就像大语言模型满世界搜集语料库一样。时序大模型在上述流程中的作用大概是这样降低数据准备和模型构建的复杂度。本质上是在合并同类项。其中时序大模型是可以直接使用的而预训练数据是时序大模型研发人员要考虑的使用者不需要考虑。有了时序大模型模型构建的工作就能被简化变成小模型大模型联合解决方案。每个场景需要准备的数据量也会更少因为时序大模型本身就有对大量时序数据的理解。原来因为数据样本不足没法实现的场景现在就变得可行。用一句最接地气的话来说时序大模型就是把海量时序数据里的通用规律提前学成一个超级 AI 底座拿来就能用、少数据也能用。对企业来说时序大模型就是时序智能的工业革命。最近我们将时序大模型做成了云服务ai.timecho.com 。为大家提供最简单、直观体验时序大模型的渠道。不论你是不是计算机专业人员都能够在这个平台快速理解时序大模型能干什么。欢迎参与让我们一起来探索时序大模型的无限可能。编辑文婧关于我们数据派THU作为数据科学类公众号背靠清华大学大数据研究中心分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识努力建设数据人才聚集平台、打造中国大数据最强集团军。新浪微博数据派THU微信视频号数据派THU今日头条数据派THU