「時系列の異常検出」という非言語的課題に対して、追加学習なし(ゼロショット)でどこまで対応できるかを検証！
大規模言語モデル(LLM)は、文中の次の単語を予測することで 文章を生成します。この特性を時系列データに応用した、LLMによる 時系列予測に関する研究が盛んに行われています。 今回は、時系列の異常検出に焦点を当てた論文「Large language models can be zero-shot anomaly detectors for time series？」を紹介します。 この論文では、時系列データをテキストに変換し、LLMの言語処理能力を 応用することで、「時系列の異常検出」という非言語的課題に対して、 追加学習なし(ゼロショット)でどこまで対応できるかを検証しています。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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