데알못정을

[Summary]Time series foundation model이 NLP나 CV 분야에서 큰 성공을 이루었지만, Time series의 데이터 특성으로 인해 foundation model을 구축하는 것이 매우 어려운 문제이며, baseline 이라는 것이 아직 초기 단계이다. 본 논문은 LLM의 장점들을 time series에 잘 살릴 수 있는 분석 프레임워크를 제안하여 시계열 예측 task에서 SOTA 성능을 달성했다.  [Introduction]Time series forecasting task는 광범위한 도메인 지식이 필요하여 task specific한 model 설계를 요구한다. 이는 다양한 범위의 NLP task에서 few shot이나 zero shot 환경에서도 매우 잘 작동하는 GPT-3..