論文の概要: Understanding the Role of Textual Prompts in LLM for Time Series Forecasting: an Adapter View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14782v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 05:27:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:28:41.523386
• Title: Understanding the Role of Textual Prompts in LLM for Time Series Forecasting: an Adapter View
• Title（参考訳）: 時系列予測におけるLLMにおけるテキストプロンプトの役割の理解:適応的視点
• Authors: Peisong Niu, Tian Zhou, Xue Wang, Liang Sun, Rong Jin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の急成長する領域では、時系列予測にLLMを適用することへの関心が高まっている。 本研究の目的は,LLMへのテキストプロンプトの統合が時系列の予測精度を効果的に向上させる方法と理由を理解することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.710722062737577
• License:
• Abstract: In the burgeoning domain of Large Language Models (LLMs), there is a growing interest in applying LLM to time series forecasting, with multiple studies focused on leveraging textual prompts to further enhance the predictive prowess. This study aims to understand how and why the integration of textual prompts into LLM can effectively improve the prediction accuracy of time series, which is not obvious at the glance, given the significant domain gap between texts and time series. Our extensive examination leads us to believe that (a) adding text prompts is roughly equivalent to introducing additional adapters, and (b) It is the introduction of learnable parameters rather than textual information that aligns the LLM with the time series forecasting task, ultimately enhancing prediction accuracy. Inspired by this discovery, we developed four adapters that explicitly address the gap between LLM and time series, and further improve the prediction accuracy. Overall,our work highlights how textual prompts enhance LLM accuracy in time series forecasting and suggests new avenues for continually improving LLM-based time series analysis.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急成長する領域では、LLMを時系列予測に適用することへの関心が高まっており、テキストのプロンプトを活用して予測能力をさらに強化することに注力する研究がいくつかある。 本研究の目的は,テキストと時系列の間に大きな領域差があることを考えると,LLMへのテキストプロンプトの統合が時系列の予測精度を効果的に向上させる方法と理由を理解することである。 広範囲の検査の結果、私たちはそれを信じるようになった。 (a)テキストプロンプトの追加は、アダプタの追加とほぼ同等であり、 b) LLMを時系列予測タスクと整合させるテキスト情報ではなく,学習可能なパラメータを導入し,最終的に予測精度を向上する。 この発見に触発されて、LLMと時系列のギャップを明示的に解消し、予測精度をさらに向上する4つのアダプタを開発した。 全体として、我々の研究は、テキストプロンプトが時系列予測におけるLLMの精度を高める方法を強調し、LLMに基づく時系列分析を継続的に改善するための新しい方法を提案する。

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