論文の概要: Time Series Forecasting with LLMs: Understanding and Enhancing Model Capabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10835v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 17:15:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 14:48:51.174295
• Title: Time Series Forecasting with LLMs: Understanding and Enhancing Model Capabilities
• Title（参考訳）: LLMによる時系列予測:モデルの能力の理解と向上
• Authors: Mingyu Jin, Hua Tang, Chong Zhang, Qinkai Yu, Chengzhi Liu, Suiyuan Zhu, Yongfeng Zhang, Mengnan Du
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は近年,急速な発展を遂げた多くの分野に適用されている。 本稿では,LLMがパターンや傾向を明確にした時系列予測に優れるが,周期性に欠けるデータセットでは課題に直面していることを示す。 さらに, 入力戦略について検討し, 外部知識を取り入れ, 自然言語のパラフレーズを取り入れた場合, 時系列におけるLLMの予測性能に肯定的な影響が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.874834611685124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have been applied in many fields with rapid development in recent years. As a classic machine learning task, time series forecasting has recently received a boost from LLMs. However, there is a research gap in the LLMs' preferences in this field. In this paper, by comparing LLMs with traditional models, many properties of LLMs in time series prediction are found. For example, our study shows that LLMs excel in predicting time series with clear patterns and trends but face challenges with datasets lacking periodicity. We explain our findings through designing prompts to require LLMs to tell the period of the datasets. In addition, the input strategy is investigated, and it is found that incorporating external knowledge and adopting natural language paraphrases positively affects the predictive performance of LLMs for time series. Overall, this study contributes to insight into the advantages and limitations of LLMs in time series forecasting under different conditions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は近年急速に発展する多くの分野に適用されている。 古典的な機械学習タスクとして、時系列予測が最近llmsから強化された。 しかし、この分野ではLLMの好みには研究のギャップがある。 本稿では,LLMと従来のモデルを比較し,時系列予測におけるLLMの特性について述べる。 例えば、LLMは明確なパターンと傾向を持つ時系列を予測するのに優れているが、周期性に欠けるデータセットでは課題に直面している。 我々は,データセットの周期をllmに指示するプロンプトの設計を通じて,この知見を説明する。 また,入力戦略を調査し,外部知識を取り入れ,自然言語パラフレーズを取り入れることで,時系列のllmの予測性能に正の影響を与えることを見出した。 本研究は,異なる条件下での時系列予測におけるLLMの利点と限界について考察した。

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