Scaler

New SCALER framework boosts LLM time series forecasting efficiency

研究人员开发了一个名为 SCALER 的新框架，旨在提高基于大型语言模型 (LLM) 的时间序列预测效率。该方法首先使用一个轻量级 Transformer 来预测未来趋势的整体形状，然后指导 LLM 进行一个粗粒度到细粒度的迭代优化过程。通过减少每一步处理的 token 数量并避免昂贵的基于奖励模型的选择，SCALER 在提高各种预测场景准确性的同时，显著降低了推理成本。