論文の概要: TTMs: Fast Multi-level Tiny Time Mixers for Improved Zero-shot and Few-shot Forecasting of Multivariate Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03955v1
• Date: Mon, 8 Jan 2024 15:21:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 15:29:45.054598
• Title: TTMs: Fast Multi-level Tiny Time Mixers for Improved Zero-shot and Few-shot Forecasting of Multivariate Time Series
• Title（参考訳）: TTM:多変量時系列のゼロショットおよびFewショット予測改善のための高速マルチレベルタイニー時間ミキサ
• Authors: Vijay Ekambaram, Arindam Jati, Nam H. Nguyen, Pankaj Dayama, Chandra Reddy, Wesley M. Gifford, Jayant Kalagnanam
• Abstract要約: マルチレベルTiny Time Mixers (TTM) は軽量なTSMixerアーキテクチャに基づくモデルである。 本稿では、適応パッチ、ダウンサンプリングによるデータセット拡張、解像度プレフィックスチューニングなど、いくつかの新しい機能拡張を紹介する。 TTMは少数/ゼロショットの予測に優れており、既存のベンチマークよりも相当な精度(12-38%)向上を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.61594284555052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Pretrained models for Zero/Few-shot learning excel in language and vision domains but encounter challenges in multivariate time series (TS) due to the diverse nature and scarcity of publicly available pretraining data. Consequently, there has been a recent surge in utilizing pretrained large language models (LLMs) with various adaptations for time series forecasting. These approaches employ cross-domain transfer learning, yielding highly impressive results. However, these models are typically very large ($\sim$ billion parameters), exhibit slow execution, and do not consider cross-channel correlations. To address this, we present Multi-level Tiny Time Mixers (TTM), a significantly smaller model based on the lightweight TSMixer architecture. TTM marks the first success in developing tiny pretrained models ($\le$1 million parameters), exclusively trained on public TS data with effective transfer learning capabilities. To tackle the complexity of pretraining on multiple datasets with varied temporal resolutions, we introduce several novel enhancements such as adaptive patching, dataset augmentation via downsampling, and resolution prefix tuning. Moreover, we employ a multi-level modeling strategy to effectively model channel correlations and incorporate exogenous signals during finetuning, a crucial capability lacking in existing benchmarks. TTM excels in few/zero-shot forecasting, demonstrating significant accuracy gains (12-38%) over existing benchmarks. Further, it achieves a remarkable 14-106X reduction in model parameters, enabling 54-65X faster training/inference as compared to the LLM-TS benchmarks. In fact, TTM's zero-shot results often surpass the few-shot results in many benchmarks, highlighting the efficacy of our approach. Code and Pretrained Models will be open-sourced.
• Abstract（参考訳）: zero/few-shot学習のための大規模事前学習モデルは、言語領域や視覚領域で優れているが、多変量時系列(ts)での課題に遭遇する。 その結果,事前学習された大規模言語モデル (LLM) の時系列予測への適応が活発化している。 これらのアプローチはクロスドメイン転送学習を採用し、非常に印象的な結果をもたらす。 しかし、これらのモデルは典型的には非常に大きい($sim$b)パラメータであり、実行が遅く、チャネル間の相関を考慮しない。 そこで本研究では,軽量なTSMixerアーキテクチャに基づくモデルとして,TTM(Multi-level Tiny Time Mixers)を提案する。 TTMは、効果的な転送学習機能を備えた公開TSデータにのみトレーニングされた、小さな事前訓練済みモデル(100万ドル相当のパラメータ)を開発する最初の成功である。 時間分解能の異なる複数のデータセットにおける事前トレーニングの複雑さに対処するために,適応パッチ処理,ダウンサンプリングによるデータセット拡張,解像度プレフィックスチューニングなど,いくつかの新しい拡張を導入する。 さらに,チャネル相関を効果的にモデル化し,既存のベンチマークに欠落する重要な機能である微調整中に外因性シグナルを組み込むためのマルチレベルモデリング手法を用いる。 TTMは少数/ゼロショットの予測に優れており、既存のベンチマークよりも相当な精度(12-38%)向上を示している。 さらに、モデルパラメータの14-106倍の削減を実現し、LCM-TSベンチマークと比較して54-65倍高速なトレーニング/推論を実現している。 実際、ttmのゼロショットの結果は、多くのベンチマークで数ショットの結果を上回っており、我々のアプローチの有効性を強調しています。 CodeとPretrained Modelsはオープンソースになる。

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