大模型时间序列预测微调方案

数据质量与场景适配远胜模型规模在工业界落地大模型时间序列预测时，盲目追求基座模型参数量是最高效的试错成本，从业者普遍共识表明，微调成功的决定性因素并非模型架构的复杂程度，而是领域数据的清洗深度与任务定义的精准度，对于大多数企业而言，直接套用通用大模型进行时间序列微调，往往会导致“幻觉”频发与预测精度断崖式下跌……