ВИКОРИСТАННЯ ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ АНАЛІЗУ ЧАСОВИХ РЯДІВ У РОЗДРІБНІЙ ТОРГІВЛІ: ПЕРСПЕКТИВИ ТА МОЖЛИВОСТІ

Abstract

У статті проведено огляд сучасних підходів у роздрібній торгівлі згідно з концепцією Retail 4.0, включаючи застосування великих мовних моделей. Досліджено потенціал цих моделей для аналізу часових рядів та визначено три основні напрямки їх застосування: як допоміжний інструмент, інструмент прогнозування та агент наступного покоління. В статті детально розглянуто переваги та недоліки кожного напрямку, а також відсутність або обмеженість емпіричних досліджень. Проведено наочні експерименти з моделлю TimeGPT, що показала свою конкурентоздатність порівняно з класичними підходами. Також розроблено агента наступного покоління, здатного проводити статистичний аналіз історії продаж та робити прогнози за допомогою авторегресії. Проведене дослідження вказує на перспективність використання великих мовних моделей у роздрібній торгівлі та необхідність розширення досліджень їх застосування. Проаналізовано застосування великих мовних моделей з точки зору цілей сталого розвитку, впливу на довкілля, витрат на обчислення та потенційних ризиків в контексті приватності та безпеки.