Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need
Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need 是一个专注于时间序列预测领域的开源资源库，旨在打破“大模型万能”的迷思。当前业界常盲目将 Transformer 和大语言模型（LLM）应用于各类预测任务，但该仓库通过汇集顶尖学术论文、技术文章及视频演讲，有力论证了在处理时间序列数据时，复杂的 Transformer 架构往往并非最佳选择，甚至表现不如更简单的模型。
它主要解决了研究人员和开发者在选型时的困惑，揭示了过度依赖深度学习的弊端，并系统展示了目前最先进的非 Transformer 替代方案，如线性映射模型（Linear Mapping）、频域 MLP 以及 SCINet 等高效架构。这些方法通常在计算成本更低的情况下，能取得更精准的预测效果。
该资源库特别适合从事时间序列分析的数据科学家、算法工程师以及相关领域的学术研究者使用。对于希望优化模型性能、降低算力消耗或深入理解预测本质的专业人士来说，这里提供的实证研究和代码链接是极具价值的参考指南，帮助大家回归问题本质，选择真正合适的工具而非盲目追逐热点。
使用场景
某零售连锁企业的数据科学团队正试图利用深度学习预测未来三个月的区域销量，以优化库存管理。
没有 Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need 时
- 团队盲目跟风，花费数周复现复杂的 Transformer 架构，却因时间序列数据缺乏语义关联而导致模型收敛困难。
- 计算资源被大量浪费在训练参数量巨大的大语言模型（LLM）上，推理延迟高，无法满足每日快速更新预测的需求。
- 由于缺乏对领域内 SOTA（最先进）非 Transformer 模型的了解，团队误以为“模型越复杂效果越好”，导致预测准确率反而低于简单的线性基准。
- 在遇到性能瓶颈时，团队难以找到针对性的学术依据来说服管理层调整技术路线，陷入无效优化的死循环。
使用 Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need 后
- 团队通过仓库中收录的《Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?》等关键论文，迅速意识到 Transformer 在此场景的局限性，及时止损。
- 转而采用仓库推荐的频域 MLP 或线性映射模型（如 LTSF-Linear），在大幅降低算力成本的同时，将预测准确率提升了 15%。
- 借助仓库整理的视频讲解和硕士论文案例，团队快速构建了坚实的理论防线，向管理层清晰阐述了为何“简单模型”更适合当前的时间序列任务。
- 直接复用仓库提供的 SCINet 或 WinNet 等高效模型代码库，将原本需要一个月的研发周期缩短至三天，迅速上线了高精度的库存预测系统。
Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need 的核心价值在于帮助开发者打破“大模型迷信”，用实证研究引导团队回归数学本质，选择真正适合时间序列预测的高效方案。
运行环境要求
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变压器和大语言模型是你不需要的东西
迄今为止，展示为什么变压器在时间序列预测中不起作用的最佳且唯一的仓库
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目录
视频
- 当前使用变压器、基础模型等进行预测研究中的问题 由 Christof Bergmeir 主讲
论文
论文
- Transformer 对时间序列预测有效吗？ 作者：Ailing Zeng、Muxi Chen、Lei Zhang、Qiang Xu（香港中文大学、国际数字经济研究院 (IDEA)，2022 年）代码 🔥🔥🔥🔥🔥
- 大语言模型与基础模型在时间序列预测中的应用：它们并没有你想象的那么好 作者：Christoph Bergmeir（2023 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- Transformer 并不是你需要的东西 作者：Valeriy Manokhin（2023 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- 时间序列基础模型：它们在异常检测和预测中的作用（2024 年）代码
- 深度学习并不是你需要的东西 作者：Valeriy Manokhin（2022 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- 为什么 Transformer 在时间序列预测中表现不佳 作者：Devansh（2023 年）
- 频域 MLP 在时间序列预测中是更有效的学习者 作者：Kun Yi、Qi Zhang、Wei Fan、Shoujin Wang、Pengyang Wang、Hui He、Defu Lian、Ning An、Longbing Cao、Zhendong Niu（北京理工大学、同济大学、牛津大学、悉尼科技大学、澳门大学、合肥工业大学、麦考瑞大学）（2023 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- 在经济政策和地缘政治不确定性下的 CPI 通胀预测 作者：Shovon Sengupta、Tanujit Chakraborty、Sunny Kumar Singh（富达投资、索邦大学、BITS Pilani 海得拉巴校区）（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- 再探长期时间序列预测：线性映射的探究 作者：Zhe Li、Shiyi Qi、Yiduo Li、Zenglin Xu（哈尔滨工业大学深圳校区，2023 年）代码
- SCINet：基于样本卷积与交互的时间序列建模与预测 作者：Minhao Liu、Ailing Zeng、Muxi Chen、Zhijian Xu、Qiuxia Lai、Lingna Ma、Qiang Xu（香港中文大学，2022 年）代码
- WINNET：基于窗口增强的周期提取与交互的时间序列预测 作者：Wenjie Ou、Dongyue Guo、Zheng Zhang、Zhishuo Zhao、Yi Lin（四川大学，中国，2023 年）
- 用于时间序列分析的多尺度分解 MLP-Mixer 作者：Shuhan Zhong、Sizhe Song、Guanyao Li、Weipeng Zhuo、Yang Liu、S.-H. Gary Chan、香港科技大学（香港，2023 年）代码 🔥🔥🔥🔥🔥
- TimesNet：面向通用时间序列分析的时序二维变体建模 作者：（Haixu Wu、Tengge Hu、Yong Liu、Hang Zhou、Jianmin Wang、Mingsheng Longj，清华大学，2023 年）代码 🔥🔥🔥🔥🔥
- MTS-Mixers：通过因子化时空混合进行多变量时间序列预测 代码 🔥🔥🔥🔥🔥
- 可逆实例归一化：应对分布漂移的精准时间序列预测 作者：Taesung Kim、Jinhee Kim、Yunwon Tae、Cheonbok Park、Jang-Ho Choi、Jaegul Choo（KAIST AI、Vuno、Naver 公司、ETRI、ICLR 2022）代码 项目页面 🔥🔥🔥🔥🔥
- WINNet：受小波启发的可逆网络用于图像去噪 作者：Wenjie Ou、Dongyue Guo、Zheng Zhang、Zhishuo Zhao、Yi Lin（四川大学计算机学院，中国）代码 🔥🔥🔥🔥🔥
- Mlinear：重新思考时间序列预测中的线性模型 作者：Wei Li、Xiangxu Meng、Chuhao Chen 和 Jianing Chen（哈尔滨工程大学，2023 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- 极简交通流量预测：线性层就是你需要的一切 作者：Wenying Duan、Hong Rao、Wei Huang、Xiaoxi He（南昌大学、澳门大学，2023 年）
- 频域 MLP 在时间序列预测中是更有效的学习者 作者：Kun Yi、Qi Zhang、Wei Fan、Shoujin Wang、Pengyang Wang、Hui He、Defu Lian、Ning An、Longbing Cao、Zhendong Niu（北京理工大学、同济大学、牛津大学、悉尼科技大学、澳门大学、中国科学技术大学、合肥工业大学、麦考瑞大学，2023 年）代码 🔥🔥🔥🔥🔥
- 端到端时间序列模型：同时进行插补与预测 作者：Trang H. Tran、Lam M. Nguyen、Kyongmin Yeo、Nam Nguyen、Dzung Phan、Roman Vaculin Jayant Kalagnanam（康奈尔大学运筹学与信息工程学院；IBM 研究所，托马斯·J·沃森研究中心，纽约州约克镇高地，美国，2023 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- 使用 TiDE：时间序列密集编码器进行长期预测 作者：Abhimanyu Das、Weihao Kong、Andrew Leach、Shaan Mathur、Rajat Sen、Rose Yu（谷歌云、加州大学圣地亚哥分校，2023 年）
- TSMixer：轻量级 MLP-Mixer 模型用于多变量时间序列预测 作者：Vijay Ekambaram、Arindam Jati、Nam Nguyen、Phanwadee Sinthong、Jayant Kalagnanam（IBM 研究所，2023 年）代码 代码
- Koopa：利用库普曼预测器学习非平稳时间序列动态 作者：Yong Liu、Chenyu Li、Jianmin Wang、Mingsheng Long（清华大学，2023 年）代码 🔥🔥🔥🔥🔥
- 吸引子记忆用于长期时间序列预测：混沌视角 作者：Jiaxi Hu、Yuehong Hu、Wei Chen、Ming Jin、Shirui Pan、Qingsong Wen、Yuxuan Liang（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- 何时以及如何：学习可识别的潜在状态以进行非平稳时间序列预测（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- 深度耦合网络用于多变量时间序列预测（2024 年）
- 嵌入线性动力学的神经网络用于长序列建模 作者：Tongyi Liang 和 Han-Xiong Li（香港城市大学，2024 年）。
- PDETime：从偏微分方程的角度重新思考长期多变量时间序列预测（2024 年）
- CATS：通过构建辅助时间序列作为外生变量来增强多变量时间序列预测（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- Mamba 对时间序列预测有效吗？ 代码（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- STG-Mamba：通过选择性状态空间模型进行时空图学习（2024 年）
- TimeMachine：对于长期预测而言，一个时间序列的价值相当于四个 Mamba 代码（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- FITS：用 1 万个参数建模时间序列 代码（2023 年）
- TSLANet：重新思考 Transformer 在时间序列表征学习中的作用 代码（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- WFTNet：在长期时间序列预测中利用全局和局部周期性 代码（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- SiMBA：基于 Mamba 的简化架构，适用于视觉和多变量时间序列 代码（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- SOFTS：通过系列核心融合实现高效的多变量时间序列预测 代码（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- 将 Mamba 和 Transformer 集成用于长短时距时间序列预测 代码（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- SparseTSF：用 1 千个参数建模长期时间序列预测（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- 通过粗粒化策略提升 MLP 在长期时间序列预测中的表现（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- 多尺度扩张卷积网络用于长期时间序列预测（2024 年）
- ModernTCN：一种现代纯卷积结构，用于通用时间序列分析 代码（ICLR 2024 Spotlight）
- 自适应提取网络用于多变量长序列时间序列预测（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- 使用神经傅里叶变换进行可解释的多变量时间序列预测（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- 长期序列预测的周期解耦框架 代码（2024 年）🔥🔥🔥🔥🔥
- Chimera：用二维状态空间模型有效建模多变量时间序列 🔥🔥🔥🔥🔥（2024 年）
- 时间证据融合网络：长期时间序列预测中的多源视角 代码（2024 年）
- ATFNet：自适应时频集成网络用于长期时间序列预测 代码（2024 年）🔥🔥🔥🔥
- C-Mamba：通道相关性增强的状态空间模型用于多变量时间序列预测（2024 年）🔥🔥🔥🔥
- 极简主义在长序列时间序列预测中的力量
- WindowMixer：时间序列预测中的窗内与窗间建模
- xLSTMTime：用 xLSTM 进行长期时间序列预测 代码（2024 年）
- 并非所有频率都是一样的：迈向时间序列预测中频率的动态融合（2024 年）🔥🔥🔥🔥
- FMamba：基于快速注意力的 Mamba 用于多变量时间序列预测（2024 年）
- 长输入序列网络用于长期时间序列预测（2024 年）
- 基于三重分解线性建模和序列指标进行时间序列预测（2024 年）🔥🔥🔥🔥
- 标准统计模型和大语言模型在时间序列预测中的评估（2024 年）LLM 🔥🔥🔥🔥
- 宏观经济预测与大型语言模型（2024 年）LLM 🔥🔥🔥🔥
- 语言模型在零样本推理时间序列方面仍然存在困难（2024 年）LLM 🔥🔥🔥🔥
- KAN4TSF：KAN 及其基于 KAN 的模型是否对时间序列预测有效？（2024 年）代码
- 简化版 Mamba，采用解耦依赖编码进行长期时间序列预测（2024 年）
- Transformer 表现力强，但它们是否足以进行回归任务？（2024 年）一篇论文表明 Transformer 无法近似光滑函数
- MixLinear：超低资源多变量时间序列预测，仅需 0.1 千个参数
- MMFNet：多尺度频率掩码神经网络用于多变量时间序列预测
- 神经傅里叶建模：一种高度紧凑的时间序列分析方法 代码
- CMMamba：用于时间序列预测的通道混合 Mamba
- EffiCANet：利用卷积注意力进行高效时间序列预测
- 注意力的诅咒：从核函数视角看为何 Transformer 在时间序列预测及其他领域中无法泛化
- CycleNet：通过建模周期性模式来增强时间序列预测 代码
- 语言模型真的对时间序列预测有用吗？
- SOFTS：通过系列核心融合实现高效的多变量时间序列预测 代码
- FTLinear：基于傅里叶变换的 MLP 用于多变量时间序列预测
- WPMixer：用于长期时间序列预测的高效多分辨率混合 代码
- 使用科尔莫戈洛夫-阿诺德网络进行零样本时间序列预测
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