Amazon és LLM (large language modell)

Az Amazon legújabb kutatása bemutatja, hogyan alkalmazhatók a nyelvi modellek az idősoros előrejelzésekben, melyekkel az üzleti döntéshozatal hatékonysága tovább növelhető.

Az idősoros előrejelző modellek a jövőbeni események vagy értékek prediktálására szolgálnak, és kulcsfontosságúak lehetnek számos iparágban, beleértve a kiskereskedelmet, pénzügyet és egészségügyet is. Azonban ezek a modellek gyakran “néznek szembe” speciális helyzetekkel, mint például a szezonális ingadozásokkal vagy épp az adatok zajosságával. A hagyományos statisztikai módszerek, mint például az ARIMA, népszerűek voltak az elmúlt évtizedekben, de az újabb, gépi tanuláson (ML – machine learning) alapuló megközelítések képesek a komplexebb mintázatok felismerésére és kezelni az összetett adatokat.

AI vs. ML (machine learning)

Az Amazon kutatói úgy találták, hogy a nyelvi modellek, melyek eredetileg szövegfeldolgozásra és természetes nyelv megértésére lettek kifejlesztve, sikeresen alkalmazhatók az idősoros előrejelző feladatokban is. Ezek a modellek, mint például az ún. “Transformer architektúra”, képesek hosszú távú mintázatok azonosítására és képesek kezelni a nagy mennyiségű adatot is.

Finomhangolás

A kutatásban bemutatott módszer egyik leglényegesebb eleme a finomhangolás. Ez a folyamat lehetővé teszi, hogy a modell egyedi feladatokra specializálódjon, miközben megtartja általánosítási képességét. A nyelvi modellek esetében ez azt jelenti, hogy képesek adaptálódni az idősort előrejelző feladatok specifikus követelményeihez, mint például a szezonális trendek és anomáliák kezelése.

Új megközelítés

Az Amazon kutatói olyan újítást is bevezettek, mely szerint a modell struktúráját úgy alakítják át, hogy az időbeli adatok feldolgozására optimalizálva legyen. Ez magában foglalja az időbélyeg alapú jellemzők beépítését és az adat előfeldolgozásának optimalizálását, hogy a modell hatékonyabban tudja kezelni az időben változó mintázatokat.

Ez az új megközelítés nemcsak az előrejelzési pontosságot növeli, hanem lehetővé teszi az előrejelzések jobb interpretálhatóságát is. Az üzleti felhasználók számára ez azt jelenti, hogy jobban megérthetik az előrejelzések mögötti okokat, ami támogatja a megalapozott döntéshozatalt.

 Az idősort előrejelző modellek fejlődése izgalmas lehetőségeket nyit meg az üzleti világ számára. Az Amazon legújabb kutatása rávilágít arra, hogy a nyelvi modellek alkalmazása az idősoros előrejelzésekben új szintre emelheti a prediktív elemzéseket. Az innovatív megközelítések, mint a finomhangolás és az adat előfeldolgozás optimalizálása, elősegítik a pontosabb és értékesebb előrejelzések készítését.

Forrás: https://www.amazon.science/blog/adapting-language-model-architectures-for-time-series-forecasting

Bővebb információkért keresse kollégánkat:

Bagi Tamás üzletfejlesztési vezető
nextentservices@nextent.hu