Time-LLM：为时间序列预测重新编程LLM 探索Time-LLM的架构，并在Python中将其应用于预测项目

import torch
from transformers import GPT2Model, GPT2Tokenizer
 
# 初始化tokenizer和模型
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2Model.from_pretrained("gpt2")
 
# 定义一个函数来生成时间序列的token ids
def get_time_series_token_ids(time_series, max_length):
    token_ids = tokenizer.encode("", add_special_tokens=False)
    for value in time_series:
        token_id = tokenizer.encoder.get(f">>{value}")
        if token_id is not None and len(token_ids) < max_length - 1:
            token_ids.append(token_id)
    return token_ids
 
# 假设time_series是一个包含时间序列数据的列表
time_series = [1, 2, 3, 4, 5]
max_length = 10
 
# 获取时间序列的token ids
token_ids = torch.tensor(get_time_series_token_ids(time_series, max_length))
 
# 创建一个dummy的attention_mask，这里我们假设所有的tokens都是有效的
attention_mask = torch.ones(1, max_length)
 
# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    outputs = model(token_ids.unsqueeze(0), attention_mask=attention_mask.unsqueeze(0))
    logits = outputs.logits
 
# 对logits进行处理以获取预测结果（例如，使用argmax获取最高概率的值）
predictions = logits.argmax(dim=-1)
 
# 打印出预测结果
print(predictions)

这个代码示例展示了如何使用预训练的GPT-2模型来进行时间序列数据的预测。首先，我们使用tokenizer来获取时间序列数据对应的token ids。然后，我们将这些token ids和attention mask传递给模型，以获取输出。最后，我们对输出的logits进行处理，以获取预测结果。这个过程是对预训练LLM进行时间序列预测的一个简化示例。