引言

近年來，大語言模型（LLM）在文本生成、推理和跨模態任務中展現了驚人能力。與此同時，時間序列分析作為工業、金融、物聯網等領域的核心技術，長期依賴傳統統計模型（如ARIMA）或深度學習模型（如LSTM）。二者的結合看似“跨界”，實則為解決時間序列的復雜問題（如長序列建模、多模態關聯推理）提供了新思路。本文以技術演進為脈絡，探討LLM與時間序列結合的三大層級方法。

---

第一層：數據轉換與直接推理

核心思路

將時間序列數據轉換為文本或結構化描述，利用LLM的文本理解能力完成簡單推理任務。

典型方法

1. 數值轉文本（Time Series as Text）

   • 將時間序列的數值與時間戳拼接成自然語言（如“2023年1月1日氣溫為25°C，1月2日為28°C…”），通過LLM生成總結或預測。
   • 示例：輸入“過去5天銷量依次為100、120、110、130、140，預測第6天銷量”，讓LLM輸出數值。

2. 規則化提示（Rule-based Prompting）

   • 結合領域知識設計模板，例如：

     “已知某股票過去7天收盤價為{price_list}，根據波動率計算公式（標準差/均值），其波動率是多少？”  
     

   • LLM通過文本解析與數學推理生成結果。

優勢與局限

• 優勢：無需訓練，快速驗證概念；適合規則明確的簡單任務。
• 局限：數值精度低、長序列處理困難、依賴人工設計模板。

---

第二層：時間序列嵌入與聯合建模

核心思路

將時間序列編碼為向量，與LLM的語義空間對齊，實現端到端復雜任務。

關鍵技術

1. 跨模態編碼器

   • 設計雙塔模型：一個分支編碼時間序列（如用CNN或Transformer），另一個分支編碼文本，通過對比學習對齊特征空間。
   • 應用場景：醫療監測（心電信號+病歷文本聯合診斷）。

2. 時序-語言預訓練（Time-LLM）

   • 擴展LLM的Tokenizer，加入時間序列專用詞匯（如趨勢、周期符號）。
   • 預訓練任務：時序補全、文本描述生成（如“生成傳感器數據的異常報告”）。

3. 提示工程優化

   • 動態提示：根據時序特征自動生成提示詞（如檢測到周期性時，提示“考慮季節性因素”）。
   • 工具調用：LLM調用外部API完成專業計算（如調用Prophet模型預測后解釋結果）。

典型案例

• Google的TimesFM：基于Transformer的時序基礎模型，支持零樣本預測。
• LLM4TS框架：用LoRA微調LLM，適配時序預測任務，在ETTh1數據集上超越傳統模型。

---

第三層：世界模型與因果推理

核心思路

利用LLM的因果推理能力，構建時間序列的“動態知識圖譜”，解決復雜系統建模問題。

前沿方向

1. 時序因果發現

   • LLM從文本數據（如運維日志）中提取因果關系，輔助構建貝葉斯網絡或結構方程模型。
   • 示例：結合工廠傳感器數據與維修記錄，定位設備故障的根因。

2. 多智能體仿真

   • LLM生成虛擬角色的行為時序（如模擬城市交通流量），通過強化學習優化決策。
   • 應用：供應鏈動態模擬、流行病傳播預測。

3. 物理信息融合

   • 將微分方程等先驗知識注入LLM，約束時序生成過程的物理合理性。
   • 案例：氣候模型中結合流體力學方程與LLM的異常模式識別。

挑戰與展望

• 挑戰：訓練數據稀缺性、數值計算穩定性、實時性要求。
• 趨勢：低代碼時序分析（LLM自動生成Python代碼）、具身智能（機器人動作時序規劃）等。

---

結語

從文本接口到世界模型，LLM正逐步深入時間序列的核心戰場。盡管面臨噪聲敏感、計算成本等難題，但其在可解釋性、少樣本學習和跨模態關聯方面的潛力，可能重塑時序分析的未來范式。對于從業者而言，掌握“時序特征工程+LLM提示工程”的復合技能，將成為破解工業智能化痛點的關鍵。