というBIS Quarterly Review記事をMostly Economicsが紹介している（関連論文）。原題は「BISTRO: a general purpose oracle for macroeconomic time series」で、著者は Batuhan Koyuncu、Byeungchun Kwon、Marco Jacopo Lombardi、Fernando Perez-Cruz、Hyun Song Shin（Koyuncuはザールラント大、他はBIS*1）。
以下はその要旨。
Predictions of macroeconomic variables are a key input to economic policy, yet traditional econometric approaches have the limitation that the model needs to be tailored to the specific task. The advent of large language models (LLMs) opens up the tantalising prospect that a single general model can tackle a wide variety of tasks. This article introduces the BIS Time-series Regression Oracle (BISTRO), a general purpose time series model for macroeconomic forecasting. Building on the transformer architecture underlying LLMs, BISTRO is fine-tuned on the large repository of macroeconomic data maintained at the BIS. We put the model through its paces by assessing how well it forecasts the 2021 inflation surge. In contrast to standard benchmarks, which mechanically project a reversion to the mean, BISTRO correctly anticipates the persistence of the inflation wave. This highlights its ability to adapt to unfamiliar patterns in the data. Thus, BISTRO holds promise for producing reliable baseline forecasts and for scenario analysis.
（拙訳）
マクロ経済変数の予測は経済政策の重要な入力であるが、従来の計量経済学的な手法は、モデルが特定のタスク向けに調整されなければならない、という制約があった。大規模言語モデル（LLMs）の到来は、単一の一般モデルで広範囲の様々なタスクを扱える、という期待に満ちた見通しを開いた。本稿は、マクロ経済予測の汎用時系列モデルであるBIS時系列回帰神託（BISTRO）を紹介する。LLMの基盤にあるトランスフォーマー・アーキテクチャ*2に基づいて構築されたBISTROは、BISで蓄積され維持している大量のマクロ経済データにより微調整されている。我々は、2021年のインフレ高騰をどの程度上手く予測するかを評価することによりモデルの性能試験を行った。機械的な平均回帰を予測する標準的なベンチマークと対照的に、BISTROはインフレの波の持続性を正しく予想した。このことは、データの見慣れないパターンに適合する能力を明らかにしている。従ってBISTROは、信頼できるベースライン予測の生成とシナリオ分析において有望である。
