LLM-gestützte Zeitreihenanalyse: Fortgeschrittene Prompt-Strategien

In der zweiten Folge der Serie „LLM-gestützte Zeitreihenanalyse“ gehen wir noch tiefer in die Kunst der Prompt-Entwicklung ein. Dabei zeigen wir, wie man mit präzisen Anweisungen komplexe Zeitreihenmodelle trainiert und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle nutzt.

Der Fokus liegt auf praktischen Beispielen: Wir demonstrieren, wie man Prompts gestaltet, die nicht nur Datenpunkte vorhersagen, sondern auch Muster, Trends und saisonale Schwankungen erkennen. Durch gezielte Anweisungen lassen sich die Modelle auf spezifische Anwendungsfälle zuschneiden, ohne dabei die allgemeine Flexibilität zu verlieren.

Diese fortgeschrittenen Techniken ermöglichen es Analysten und Data Scientists, schneller wertvolle Erkenntnisse aus Zeitreihendaten zu gewinnen und gleichzeitig die Effizienz ihrer Modelle zu steigern. Die Serie bietet damit einen klaren Leitfaden für alle, die LLMs im Bereich Zeitreihenanalyse effektiv einsetzen wollen.