大模型对齐在时序预测上的核心价值在于通过跨模态表征融合与语境适配，显著提升预测精度并降低计算开销。 其关键技术包括文本与时序表征的隐空间对齐、动态语境建模以及检索增强的少样本学习，使大语言模型（LLM）能够理解时序数据的语义逻辑，而非简单拟合数值模式。
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跨模态表征对齐
通过文本原型（如TCTP）或注意力机制（如Multi-Head Attention）将时序数据映射到LLM的语义空间。例如，PCA降维后的词向量与时间序列patch计算相似度，选择TopK词嵌入作为软提示（Soft Prompt），实现数值特征与语言模态的隐式对齐。这种方法在零样本场景下可将预测误差降低13.3%。 -
双尺度语境建模
基于语言学层次结构，构建细粒度（单时间点）与粗粒度（时序片段）的双向图网络。例如，将时序数据视为“宾语从句”整体输入，通过图卷积更新节点嵌入，使LLM从逻辑层面理解时序上下文。实验显示，此类方法在长期预测任务中超越传统模型6.7%。 -
检索增强生成（RAG）
从历史数据中检索相似序列，结合动态时间规整（DTW）生成提示模板。例如，TimeRAG框架通过K-means聚类构建时序知识库，检索Top5相似模式作为预测参考，平均提升准确率2.97%。这种方案同时缓解了LLM的“幻觉”问题，增强结果可解释性。 -
即插即用式微调
采用LoRA或Prefix-tuning冻结主干参数，仅训练轻量适配层。例如，GPT-2的时序分支通过LoRA更新，文本分支保持固定，既保留预训练知识又高效适配新任务，训练成本降低70%。
未来，大模型对齐技术将推动时序预测迈向多模态、自解释与低资源场景。 开发者需关注领域知识注入（如统计描述提示）与实时检索优化，以进一步释放LLM潜力。