ВИКОРИСТАННЯ ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ АНАЛІЗУ ЧАСОВИХ РЯДІВ У РОЗДРІБНІЙ ТОРГІВЛІ: ПЕРСПЕКТИВИ ТА МОЖЛИВОСТІ
Анотація
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.
Посилання
Har, L. L., Rashid, U. K., Chuan, L. T., Sen, S. C., & Xia, L. Y. (2022). Revolution of Retail Industry: From Perspective of Retail 1.0 to 4.0. In Procedia Computer Science (Vol. 200, pp. 1615–1625). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.362
Kosovan, O., Datsko, M. (2024). Complex Comparison of Statistical and Econometrics Methods for Sales Forecasting. In: Silhavy, R., Silhavy, P. (eds) Data Analytics in System Engineering. CoMeSySo 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 935. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-54820-8_27
Dahake, P. S., Bagaregari, P., & Dahake, N. S. (2024). Shaping the Future of Retail: A Comprehensive Review of Predictive Analytics Models for Consumer Behavior. In S. Inder, B. Min, & S. Sharma (Eds.), Entrepreneurship and Creativity in the Metaverse (pp. 143-160). IGI Global. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-1734-1.ch011
Косован, О., & Дацко, М. (2023). ІНТЕРПРЕТАЦІЯ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ У РОЗДРІБНІЙ ТОРГІВЛІ. Економіка та суспільство, (47). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-47-47
Jin, M., Zhang, Y., Chen, W., Zhang, K., Liang, Y., Yang, B., Wang, J., Pan, S., & Wen, Q. (2024). Position Paper: What Can Large Language Models Tell Us about Time Series Analysis (Version 1). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2402.02713
Korinek, A. (2023, January). Generative AI for Economic Research: Use Cases and Implications for Economists. Journal of Economic Literature, 61(4), 1281-1317. https://doi.org/10.1257/jel.20231736
Li, N., Gao, C., Li, Y., & Liao, Q. (2023). Large Language Model-Empowered Agents for Simulating Macroeconomic Activities (Version 1). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2310.10436
Minaee, S., Mikolov, T., Nikzad, N., Chenaghlu, M., Socher, R., Amatriain, X., & Gao, J. (2024). Large Language Models: A Survey (Version 2). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2402.06196
Fatouros, G., Metaxas, K., Soldatos, J., & Kyriazis, D. (2024). Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection (Version 1). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2401.03737
Garza, A., & Mergenthaler-Canseco, M. (2023). TimeGPT-1 (Version 1). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2310.03589
Kosovan, O. (2022). FOZZY GROUP HACK4RETAIL COMPETITION OVERVIEW: RESULTS, FINDINGS, AND CONCLUSIONS. In Market Infrastructure (Issue 67). Publishing House Helvetica (Publications). https://doi.org/10.32843/infrastruct67-42
Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I. et al. The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nat Commun 11, 233 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y
Dobbs, R. et al. Poorer Than Their Parents? Flat or Falling Incomes in Advanced Economies (McKinsey Global Institute, 2016).
Har, L. L., Rashid, U. K., Chuan, L. T., Sen, S. C., & Xia, L. Y. (2022). Revolution of Retail Industry: From Perspective of Retail 1.0 to 4.0. In Procedia Computer Science (Vol. 200, pp. 1615–1625). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.362
Kosovan, O., Datsko, M. (2024). Complex Comparison of Statistical and Econometrics Methods for Sales Forecasting. In: Silhavy, R., Silhavy, P. (eds) Data Analytics in System Engineering. CoMeSySo 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 935. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-54820-8_27
Dahake, P. S., Bagaregari, P., & Dahake, N. S. (2024). Shaping the Future of Retail: A Comprehensive Review of Predictive Analytics Models for Consumer Behavior. In S. Inder, B. Min, & S. Sharma (Eds.), Entrepreneurship and Creativity in the Metaverse (pp. 143-160). IGI Global. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-1734-1.ch011
Kosovan, O., Datsko, M. (2023). INTERPRETATION OF MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR DECISION MAKING IN RETAIL. Economics and Society, (47). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-47-47
Jin, M., Zhang, Y., Chen, W., Zhang, K., Liang, Y., Yang, B., Wang, J., Pan, S., & Wen, Q. (2024). Position Paper: What Can Large Language Models Tell Us about Time Series Analysis (Version 1). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2402.02713
Korinek, A. (2023, January). Generative AI for Economic Research: Use Cases and Implications for Economists. Journal of Economic Literature, 61(4), 1281-1317. https://doi.org/10.1257/jel.20231736
Li, N., Gao, C., Li, Y., & Liao, Q. (2023). Large Language Model-Empowered Agents for Simulating Macroeconomic Activities (Version 1). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2310.10436
Minaee, S., Mikolov, T., Nikzad, N., Chenaghlu, M., Socher, R., Amatriain, X., & Gao, J. (2024). Large Language Models: A Survey (Version 2). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2402.06196
Fatouros, G., Metaxas, K., Soldatos, J., & Kyriazis, D. (2024). Can Large Language Models Beat Wall Street? Unveiling the Potential of AI in Stock Selection (Version 1). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2401.03737
Garza, A., & Mergenthaler-Canseco, M. (2023). TimeGPT-1 (Version 1). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2310.03589
Kosovan, O. (2022). FOZZY GROUP HACK4RETAIL COMPETITION OVERVIEW: RESULTS, FINDINGS, AND CONCLUSIONS. In Market Infrastructure (Issue 67). Publishing House Helvetica (Publications). https://doi.org/10.32843/infrastruct67-42
Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I. et al. The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nat Commun 11, 233 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y
Dobbs, R. et al. Poorer Than Their Parents? Flat or Falling Incomes in Advanced Economies (McKinsey Global Institute, 2016).
