論文の概要: Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07820v2
• Date: Tue, 18 Jun 2024 14:48:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 05:04:09.889444
• Title: Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルはゼロショットの時系列予測言語である
• Authors: Nate Gruver, Marc Finzi, Shikai Qiu, Andrew Gordon Wilson,
• Abstract要約: 時系列を数値桁の列として符号化することにより、テキストの次トーケン予測として時系列予測をフレーム化することができる。 GPT-3 や LLaMA-2 のような大規模言語モデル (LLM) は、ダウンストリームタスクでトレーニングされた目的構築された時系列モデルの性能に匹敵する、あるいはそれ以上のレベルにおいて、驚くほどゼロショット・エクスポレート・時系列を生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.73953666153385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: By encoding time series as a string of numerical digits, we can frame time series forecasting as next-token prediction in text. Developing this approach, we find that large language models (LLMs) such as GPT-3 and LLaMA-2 can surprisingly zero-shot extrapolate time series at a level comparable to or exceeding the performance of purpose-built time series models trained on the downstream tasks. To facilitate this performance, we propose procedures for effectively tokenizing time series data and converting discrete distributions over tokens into highly flexible densities over continuous values. We argue the success of LLMs for time series stems from their ability to naturally represent multimodal distributions, in conjunction with biases for simplicity, and repetition, which align with the salient features in many time series, such as repeated seasonal trends. We also show how LLMs can naturally handle missing data without imputation through non-numerical text, accommodate textual side information, and answer questions to help explain predictions. While we find that increasing model size generally improves performance on time series, we show GPT-4 can perform worse than GPT-3 because of how it tokenizes numbers, and poor uncertainty calibration, which is likely the result of alignment interventions such as RLHF.
• Abstract（参考訳）: 時系列を数値桁の列として符号化することにより、テキストの次トーケン予測として時系列予測をフレーム化することができる。 このアプローチにより,GPT-3 や LLaMA-2 のような大規模言語モデル(LLM)は,ダウンストリームタスクでトレーニングされた目的構築された時系列モデルに匹敵する,あるいはそれ以上の性能で驚くほどゼロショット・エクスポレート・時系列を生成できることがわかった。 そこで本稿では, 時系列データを効果的にトークン化し, トークン上の離散分布を連続値上の高い柔軟性のある密度に変換する手法を提案する。 時系列におけるLCMの成功は, 季節的傾向の繰り返しなど, 時系列における顕著な特徴に則った, 単純さのバイアスと反復性とともに, 多モーダル分布を自然に表現する能力に起因している,と我々は主張する。 また,LLMが非数値テキストを通さずに自然に欠落したデータを処理し,テキスト側情報を適応し,予測を説明するための質問に答える方法を示す。 モデルサイズの増加は一般的に時系列のパフォーマンスを向上させるが、GPT-4は数値のトークン化の仕方や不確かさの校正によってGPT-3よりも悪化し、RLHFのようなアライメント介入の結果である可能性が示唆された。

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