在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models，LLM）特指那些具有大量参数、需要巨大计算资源来训练和运行的深度学习模型。

近年来，随着计算能力的提升和数据可获取性的增加，大模型已经成为人工智能研究和应用的一个重要趋势。

这些模型在处理复杂任务时，尤其是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别等领域，展现出非凡的能力。

大数据时代为训练复杂模型提供了充足的“燃料”——从互联网中收集的文本、图片和视频数据量巨大，为训练数据密集型的大模型提供了可能。

而时间序列分析作为数据科学的一个重要分支，其重要性在各行业中愈发凸显。

目前，时间序列分析已经广泛应用于各行各业，从金融市场的预测、工业生产的优化，到医疗健康的监测和智能运维的支持。

金融市场的时间序列举例：标普 500 指数和 VIX 指数近 10 年的表现。

时间序列数据是许多行业中常见的数据类型，它记录了随时间变化的数据点。

从股市的股价到医疗健康中的病人体征，再到零售行业的销售量，时间序列数据无处不在。

各行各业的企业都需要通过过往的时间序列数据来预测未来，以适应其业务增长。

随着数据通信成本的显著降低，各种传感器技术和智能设备不断产生大量的时间序列数据（也称为时序数据），并将其发送至云端。

这些庞大的数据资源对于社会和企业来说具有巨大价值，它们可以帮助企业实时监控业务或设备的运行状况，生成各种维度的报告。

同时，通过大数据分析和机器学习技术，可以对业务进行预测和预警，从而协助社会和企业进行科学决策、降低成本并创造新的价值。

当今时代，数据无处不在，而时间序列数据更是其中的佼佼者。

我们在互联网、经济、金融、气象等诸多领域都能见到时间序列数据的身影。

有效分析这些随时间变化的数据样本以提炼有价值的信息，不仅有助于企业和机构的决策优化，而且对科学研究和技术创新具有重要意义。

比如，你是一家超市的经理，已经获得了数百种产品的每日销售历史数据，需要寻找一种时间序列预测算法来预测未来几周的销售情况。

再比如，你是一位运维工程师，想要知道当前的业务运转是否正常，在未来的一段时间内是否会出现问题。

又比如，你是互联网出行公司的市场部经理，需要预测用户需求，在各个区域订单需求增加前将司机引导至这些区域，实现科学地调度资源，增加营收。

除此之外，随着目前金融科技和人工智能的火热，全球金融市场的金融时间序列（如黄金价格、股票、期货等）也应用以深度学习（DL）为首的现代人工智能模型不断进行分析和预测。

越来越多的专业和非专业公司，以及一些主要金融机构（银行、基金、人工智能、金融科技公司等）正在部署或试验 AI 模型和算法来预测这些真实世界中的时间序列。