Прогнозист-Критик: Искусственный интеллект на страже точности прогнозов

Автор: Денис Аветисян

Новая система, основанная на больших языковых моделях, автоматически оценивает правдоподобность прогнозов временных рядов, выявляя неточности и учитывая внешние факторы.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Оценка способности больших языковых моделей (LLM) различать обоснованные и необоснованные прогнозы при различных синтетических возмущениях демонстрирует их чувствительность к изменениям в данных и потенциальные ограничения в сценариях, где точность прогноза критически важна.

В статье представлена система «Прогнозист-Критик», использующая большие языковые модели для автоматической оценки и выявления неточных прогнозов временных рядов с учетом визуального анализа данных и влияния внешних факторов.

Несмотря на важность точного прогнозирования в розничной торговле, автоматическая оценка качества прогнозов часто требует значительных усилий. В статье ‘The Forecast Critic: Leveraging Large Language Models for Poor Forecast Identification’ предлагается система, использующая большие языковые модели (LLM) для автоматического выявления неправдоподобных прогнозов, опираясь на их способность к рассуждениям и пониманию контекста. Эксперименты демонстрируют, что LLM способны надежно обнаруживать ошибки в прогнозах, такие как несоответствие трендам и аномальные скачки, эффективно используя как числовые данные, так и неструктурированную информацию о прошлых акциях. Могут ли LLM стать масштабируемым решением для автоматического мониторинга и оценки точности прогнозов без дополнительной специализированной настройки?

Неопределенность Прогнозов и Необходимость Критической Оценки

Традиционные методы анализа временных рядов, несмотря на свою давнюю историю, зачастую оказываются неэффективными при работе со сложными, нелинейными паттернами и внешними факторами, влияющими на данные. Эти методы, как правило, предполагают стационарность и линейность, что редко встречается в реальных процессах. Например, колебания на финансовых рынках, подверженные как техническим индикаторам, так и новостным событиям, или изменения в потребительском спросе, зависящие от сезонности, маркетинговых кампаний и даже погодных условий, приводят к значительным погрешностям в прогнозах. В результате, модели, основанные на экстраполяции прошлых значений, могут давать неточные результаты, особенно при наличии резких изменений или неожиданных событий, что подрывает доверие к прогнозируемым данным и затрудняет принятие обоснованных решений.

Оценка правдоподобия прогноза — то есть, насколько он соответствует ожиданиям и контексту текущей ситуации — является критически важным, но часто упускаемым из виду этапом в процессе прогнозирования. Недостаточно просто получить численное значение будущего результата; необходимо удостовериться, что этот результат логичен и согласуется с имеющимися знаниями о системе. Например, внезапное предсказание резкого увеличения продаж продукта, несмотря на отсутствие рекламной кампании и негативные отзывы потребителей, должно вызывать сомнения, даже если математическая модель показывает такую вероятность. Такая проверка на «здравый смысл» позволяет выявить ошибки в модели, некорректные входные данные или неожиданные факторы, влияющие на систему, тем самым повышая надежность и полезность прогнозов для принятия обоснованных решений.

Субъективная оценка правдоподобия прогноза представляет собой значительное препятствие для надежных автоматизированных систем принятия решений. В то время как алгоритмы могут генерировать числовые прогнозы с высокой точностью, их практическая ценность снижается, если эти прогнозы не соответствуют экспертным ожиданиям или не учитывают контекст ситуации. Зависимость от человеческой интерпретации в оценке разумности прогноза вносит элемент неопределенности и потенциальной ошибки, особенно в системах, требующих быстрого и последовательного реагирования. Отсутствие объективных критериев для определения “правдоподобности” приводит к тому, что даже статистически обоснованные прогнозы могут быть отклонены или скорректированы, снижая эффективность автоматизированных процессов и требуя постоянного вмешательства человека. Разработка автоматизированных методов верификации и оценки правдоподобности прогнозов, учитывающих как статистические данные, так и контекстную информацию, является ключевой задачей для повышения надежности и автономности систем принятия решений.

Эксперименты с добавлением внешних факторов в данные о продажах во время праздничных акций показали, что Claude 3.7 Sonnet (F1-score 0.836) наиболее точно определяет соответствие прогнозов историческим данным, превосходя Claude 4.0 Sonnet с рассуждениями (F1: 0.767) и Meta Llama 4 Maverick (F1: 0.706).

“Критик Прогнозов”: Инструмент Объективной Оценки

Представляем «The Forecast Critic» — инновационную систему, использующую большие языковые модели (LLM) для оценки прогнозов временных рядов. В основе системы лежит анализ визуального представления прогноза, что позволяет LLM выносить суждения о его правдоподобности и соответствию историческим данным. В отличие от традиционных статистических методов, «The Forecast Critic» не производит собственные прогнозы, а фокусируется исключительно на оценке существующих, используя возможности LLM для распознавания паттернов и аномалий в графическом отображении данных временных рядов. Данный подход позволяет проводить более качественную и всестороннюю оценку прогнозов.

Система “The Forecast Critic” функционирует не как прогностическая модель, а как инструмент оценки правдоподобия уже существующих прогнозов временных рядов. В отличие от традиционных методов, которые оперируют числовыми метриками, “The Forecast Critic” анализирует визуальное представление прогноза — его форму, тренды и отклонения. Оценка осуществляется на основе визуального сопоставления прогноза с историческими данными и ожидаемыми закономерностями, позволяя выявлять несоответствия, которые могут быть упущены при использовании стандартных статистических показателей. Таким образом, система концентрируется на определении, насколько реалистично выглядит прогноз, а не на предсказании будущих значений.

Традиционные статистические метрики оценки прогнозов временных рядов, такие как среднеквадратичная ошибка (MSE) или средняя абсолютная ошибка (MAE), фокусируются на количественном расхождении между прогнозируемыми и фактическими значениями. Однако, они могут упустить визуальные аномалии или неправдоподобные паттерны в прогнозе, особенно в сложных временных рядах с сезонностью или трендами. Система “The Forecast Critic”, анализируя визуальное представление прогноза, способна выявлять ошибки, связанные с общей структурой и правдоподобностью прогноза, которые остаются незамеченными при использовании только количественных показателей. Это обеспечивает более полную и всестороннюю оценку качества прогноза, учитывая не только точность, но и его соответствие ожидаемому поведению временного ряда.

Сравнение распределений sCRPS для прогнозов, признанных адекватными и неадекватными каждой критической моделью, показало, что Claude 3.7 Sonnet оценил 91.1% прогнозов как адекватные, в то время как Claude 4.0 Opus - лишь 60.7%. — Сравнение распределений sCRPS для прогнозов, признанных адекватными и неадекватными каждой критической моделью, показало, что Claude 3.7 Sonnet оценил 91.1% прогнозов как адекватные, в то время как Claude 4.0 Opus — лишь 60.7%.

Строгая Оценка и Эффективность Системы

Для оценки устойчивости и чувствительности системы Forecast Critic к различным типам ошибок, проводилось тестирование как на “чистых” прогнозах, так и на прогнозах, в которые намеренно вносились искажения. Такой подход позволил оценить способность системы выявлять и классифицировать различные типы ошибок, включая отклонения от тренда, сдвиги уровней и аномальные выбросы. Использование как корректных, так и намеренно испорченных данных позволило получить более полную картину производительности и определить границы применимости системы в реальных условиях эксплуатации.

Исследования с использованием синтетически сгенерированных временных рядов продемонстрировали устойчивую работу Forecast Critic. В ходе экспериментов была достигнута метрика $F_1$ равная 0.88 при наличии искусственно внесенных возмущений (synthetic perturbations). Данный показатель свидетельствует о способности системы эффективно выявлять и классифицировать ошибки в прогнозах, даже при наличии в данных преднамеренных искажений, что подтверждает ее надежность в условиях неидеальных входных данных.

Система продемонстрировала способность эффективно выявлять ошибки в прогнозах, вызванные изменениями тренда, сдвигами (трансляциями) и внезапными скачками. В ходе экспериментов с синтетически сгенерированными данными, система достигла показателя $F_1$ в 0.97 при выявлении подобных пертурбаций, что сопоставимо с результатами, показанными человеком-экспертом. Это указывает на высокую точность системы в обнаружении различных типов ошибок, возникающих при построении и корректировке прогнозов временных рядов.

Анализ четырех сценариев продвижения показывает, что корректность прогноза зависит от учета влияния праздников на спрос на товар: при независимости товара от праздников (a, b) важность информации о праздниках невелика, а при зависимости (c, d) игнорирование праздников приводит к неточному прогнозу.

Контекстуализация Прогнозов с Использованием Экзогенных Факторов

Включение экзогенных факторов, таких как проведение рекламных акций или сезонные события, оказывает существенное влияние на точность и надежность прогнозов временных рядов. Традиционные модели часто рассматривают данные изолированно, игнорируя внешние обстоятельства, которые могут значительно исказить будущие значения. Однако, интеграция этих дополнительных переменных позволяет моделировать более сложные взаимосвязи и учитывать влияние внешних сил на динамику данных. Это особенно важно для прогнозирования спроса, продаж или других показателей, подверженных влиянию маркетинговых кампаний или внешних событий, поскольку позволяет учитывать пиковые нагрузки или внезапные изменения в тренде, тем самым существенно повышая качество и реалистичность прогнозов.

Модель временных рядов Chronos эффективно использует внешние контекстные факторы для создания более реалистичных прогнозов. В отличие от традиционных подходов, которые полагаются исключительно на исторические данные, Chronos интегрирует информацию о внешних событиях, таких как рекламные акции или сезонные колебания, напрямую в процесс прогнозирования. Это позволяет модели учитывать влияние этих факторов на будущие значения временного ряда, значительно повышая точность и надежность прогнозов. Благодаря такому подходу, Chronos способна не только предсказывать будущие значения, но и отражать сложность и динамику реальных процессов, что делает её ценным инструментом для анализа и планирования в различных областях.

Анализ прогностических моделей с учетом влияния внешних факторов позволяет системе The Forecast Critic значительно повысить достоверность оценки предсказаний. В ходе исследований было установлено, что учет таких событий, как рекламные кампании или особые даты, ведет к более реалистичным прогнозам и, как следствие, к принятию более обоснованных решений. Система демонстрирует взвешенную метрику F1 в 0.83 при использовании внешних факторов, что свидетельствует о ее высокой эффективности. Примечательно, что наблюдается статистически значимая разница между оценками sCRPS для отмеченных (неправдоподобных) и неотмеченных (правдоподобных) прогнозов, подтверждая способность системы выявлять и сигнализировать о потенциально ошибочных предсказаниях.

Представленная работа демонстрирует новаторский подход к оценке прогнозов временных рядов, акцентируя внимание на визуальном анализе данных и интеграции внешних факторов. Система «The Forecast Critic», основанная на больших языковых моделях, способна выявлять несостоятельные прогнозы, что соответствует принципам математической чистоты и доказательности алгоритмов. Как однажды заметила Грейс Хоппер: «Лучший способ объяснить — это продемонстрировать». В данном случае, демонстрация способности системы к автоматической оценке прогнозов подтверждает её эффективность и потенциал для повышения точности и надежности прогнозирования, поскольку система не просто «работает на тестах», но и предоставляет наглядное обоснование своей оценки.

Куда же дальше?

Представленная работа, хоть и демонстрирует потенциал больших языковых моделей в оценке прогнозов временных рядов, оставляет ряд вопросов, требующих строгого математического обоснования. Визуальная инспекция, даже опосредованная нейронной сетью, не является заменой формальному анализу остатков и проверке гипотез. Полагаться исключительно на «правдоподобие», определенное алгоритмом, — путь к ложным выводам. Необходимо разработать метрики, позволяющие количественно оценить «удивление» модели, и связать их с теоретическими свойствами временных рядов.

Особый интерес представляет возможность интеграции с причинно-следственными моделями. Простое сопоставление исторических данных и прогнозов не раскрывает механизма формирования прогноза. Если модель не может объяснить, почему прогноз является неправдоподобным, её ценность стремится к нулю. Алгоритм должен быть способен выявлять не только что не так, но и почему это произошло, учитывая внешние факторы и структурные особенности данных.

В конечном итоге, задача оценки прогнозов сводится к задаче верификации моделей. До тех пор, пока мы не сможем формально доказать корректность и надежность используемых алгоритмов, любые «интеллектуальные» системы останутся лишь сложными эвристиками, склонными к ошибкам. Элегантность в науке — не в сложности, а в простоте и доказуемости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.12059.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-17 02:48