論文の概要: Position: What Can Large Language Models Tell Us about Time Series Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02713v2
• Date: Sat, 1 Jun 2024 06:42:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 19:13:07.171097
• Title: Position: What Can Large Language Models Tell Us about Time Series Analysis
• Title（参考訳）: 位置: 大規模言語モデルが時系列分析について何を教えてくれるか
• Authors: Ming Jin, Yifan Zhang, Wei Chen, Kexin Zhang, Yuxuan Liang, Bin Yang, Jindong Wang, Shirui Pan, Qingsong Wen,
• Abstract要約: 現在の大規模言語モデル(LLM)は時系列解析に革命をもたらす可能性があると我々は主張する。 このような進歩は、時系列のモダリティスイッチングや質問応答など、幅広い可能性を解き放つ可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.70906014827547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series analysis is essential for comprehending the complexities inherent in various realworld systems and applications. Although large language models (LLMs) have recently made significant strides, the development of artificial general intelligence (AGI) equipped with time series analysis capabilities remains in its nascent phase. Most existing time series models heavily rely on domain knowledge and extensive model tuning, predominantly focusing on prediction tasks. In this paper, we argue that current LLMs have the potential to revolutionize time series analysis, thereby promoting efficient decision-making and advancing towards a more universal form of time series analytical intelligence. Such advancement could unlock a wide range of possibilities, including time series modality switching and question answering. We encourage researchers and practitioners to recognize the potential of LLMs in advancing time series analysis and emphasize the need for trust in these related efforts. Furthermore, we detail the seamless integration of time series analysis with existing LLM technologies and outline promising avenues for future research.
• Abstract（参考訳）: 時系列解析は、様々な現実世界のシステムや応用に固有の複雑さを理解するのに不可欠である。 大規模言語モデル(LLM)は近年大きな進歩を遂げているが、時系列解析機能を備えた人工知能(AGI)の開発はまだ初期段階にある。 既存の時系列モデルはドメイン知識と広範囲なモデルチューニングに大きく依存しており、主に予測タスクに重点を置いている。 本稿では,現在のLCMは時系列解析に革命をもたらす可能性があり,それによって効率的な意思決定が促進され,より普遍的な時系列解析インテリジェンスへと進むことを論じる。 このような進歩は、時系列のモダリティスイッチングや質問応答など、幅広い可能性を解き放つ可能性がある。 研究者や実践者は、時系列分析の進歩におけるLLMの可能性を認識し、これらの取り組みに対する信頼の必要性を強調する。 さらに,既存のLCM技術と時系列解析のシームレスな統合について詳述し,今後の研究に期待できる道筋を概説する。

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