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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10835v4
• Date: Sun, 08 Dec 2024 21:51:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:49:54.081058
• 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: Hua Tang, Chong Zhang, Mingyu Jin, Qinkai Yu, Zhenting Wang, Xiaobo Jin, Yongfeng Zhang, Mengnan Du,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多くの分野に適用され、近年急速に発展してきた。 近年の研究では、大規模な言語モデルを、さらなる微調整を行なわずに、アンフェロショット時系列推論として扱っている。 本研究は,LLMが周期性に欠けるデータセットにおいて,明確なパターンや傾向を持つ時系列予測において良好に機能することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.02234423159257
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have been applied in many fields and have developed rapidly in recent years. As a classic machine learning task, time series forecasting has recently been boosted by LLMs. Recent works treat large language models as \emph{zero-shot} time series reasoners without further fine-tuning, which achieves remarkable performance. However, there are some unexplored research problems when applying LLMs for time series forecasting under the zero-shot setting. For instance, the LLMs' preferences for the input time series are less understood. In this paper, by comparing LLMs with traditional time series forecasting models, we observe many interesting properties of LLMs in the context of time series forecasting. First, our study shows that LLMs perform well in predicting time series with clear patterns and trends, but face challenges with datasets lacking periodicity. This observation can be explained by the ability of LLMs to recognize the underlying period within datasets, which is supported by our experiments. In addition, the input strategy is investigated, and it is found that incorporating external knowledge and adopting natural language paraphrases substantially improve the predictive performance of LLMs for time series. Overall, our study contributes insight into LLMs' advantages and limitations in time series forecasting under different conditions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多くの分野に適用され、近年急速に発展してきた。 古典的な機械学習タスクとして、時系列予測は近年LLMによって強化されている。 近年の研究では,大規模言語モデルについて,さらなる微調整を伴わない「emph{zero-shot} 時系列推論器」として扱うことで,優れた性能を実現している。 しかし、ゼロショット環境下での時系列予測にLLMを適用する際には、未解明の研究問題がある。 例えば、入力時系列に対するLLMの好みは、あまり理解されていない。 本稿では,従来の時系列予測モデルと比較することにより,時系列予測の文脈におけるLSMの多くの興味深い特性を観察する。 まず、LLMは明確なパターンや傾向を持つ時系列を予測できるが、周期性に欠けるデータセットでは課題に直面している。 この観察は、LLMがデータセットの根底にある周期を認識する能力によって説明できる。 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ることで, 時系列におけるLLMの予測性能が大幅に向上することが確認された。 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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