論文の概要: Evaluating Large Language Models on Time Series Feature Understanding: A Comprehensive Taxonomy and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16563v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 07:39:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:30.106610
• Title: Evaluating Large Language Models on Time Series Feature Understanding: A Comprehensive Taxonomy and Benchmark
• Title（参考訳）: 時系列特徴理解に基づく大規模言語モデルの評価:包括的分類法とベンチマーク
• Authors: Elizabeth Fons, Rachneet Kaur, Soham Palande, Zhen Zeng, Tucker Balch, Manuela Veloso, Svitlana Vyetrenko,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自動時系列分析とレポートの可能性を秘めている。 本稿では時系列データに固有の様々な特徴を記述した重要なフレームワークである時系列特徴の包括的分類法を紹介する。 このデータセットは、コンパイル時系列におけるLCMの熟練度を評価するための確かな基盤として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.490168087823992
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) offer the potential for automatic time series analysis and reporting, which is a critical task across many domains, spanning healthcare, finance, climate, energy, and many more. In this paper, we propose a framework for rigorously evaluating the capabilities of LLMs on time series understanding, encompassing both univariate and multivariate forms. We introduce a comprehensive taxonomy of time series features, a critical framework that delineates various characteristics inherent in time series data. Leveraging this taxonomy, we have systematically designed and synthesized a diverse dataset of time series, embodying the different outlined features, each accompanied by textual descriptions. This dataset acts as a solid foundation for assessing the proficiency of LLMs in comprehending time series. Our experiments shed light on the strengths and limitations of state-of-the-art LLMs in time series understanding, revealing which features these models readily comprehend effectively and where they falter. In addition, we uncover the sensitivity of LLMs to factors including the formatting of the data, the position of points queried within a series and the overall time series length.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、医療、金融、気候、エネルギーなど、多くの領域で重要なタスクである自動時系列分析とレポートの可能性をもっている。 本稿では,一変量形と多変量形の両方を包含した時系列理解におけるLLMの能力を厳格に評価するためのフレームワークを提案する。 本稿では時系列データに固有の様々な特徴を記述した重要なフレームワークである時系列特徴の包括的分類法を紹介する。 この分類を応用して、我々はさまざまな時系列データセットを体系的に設計、合成し、それぞれにテキストによる記述を伴って輪郭的な特徴を具現化した。 このデータセットは、コンパイル時系列におけるLCMの熟練度を評価するための確かな基盤として機能する。 我々の実験は、時系列理解における最先端のLLMの強みと限界に光を当て、どのモデルを効果的に理解し、どのモデルをフェールするかを明らかにした。 さらに,データのフォーマッティング,時系列内での問合せ点の位置,全時系列の長さなどの要因に対するLCMの感度を明らかにする。

関連論文リスト

• Language in the Flow of Time: Time-Series-Paired Texts Weaved into a Unified Temporal Narrative [65.84249211767921]
  テキスト・アズ・タイム・シリーズ(英語版) (TaTS) は時系列の補助変数であると考えている。 TaTSは、既存の数値のみの時系列モデルにプラグインすることができ、ペア化されたテキストで時系列データを効率的に処理することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T03:43:27Z)
• Harnessing Vision Models for Time Series Analysis: A Survey [72.09716244582684]
  本研究は, 時系列解析におけるLLMよりも視覚モデルの方が優れていることを示す。 既存の方法の包括的かつ詳細な概要を提供し、詳細な分類学の双対的な見解を提供する。 このフレームワークに関わる前処理と後処理のステップにおける課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T00:42:11Z)
• Position: Empowering Time Series Reasoning with Multimodal LLMs [49.73647759532127]
  マルチモーダル言語モデル (MLLM) は時系列解析においてより強力で柔軟な推論を可能にすると論じる。 我々は、MLLMにおける信頼、解釈可能性、堅牢な推論を優先する戦略を開発することで、この可能性を活用するよう研究者や実践者に呼びかける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T16:10:48Z)
• ChatTS: Aligning Time Series with LLMs via Synthetic Data for Enhanced Understanding and Reasoning [10.854285913078257]
  本稿では,時系列解析用に設計された新しいMLLMであるChatTSを紹介する。 ChatTSは、視覚MLLMが画像を処理する方法と同様、時系列をモダリティとして扱う。 Time Series Evol-Instructは様々な時系列Q&Aを生成し、モデルの推論能力を高めます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-04T08:06:15Z)
• Hierarchical Multimodal LLMs with Semantic Space Alignment for Enhanced Time Series Classification [4.5939667818289385]
  HiTimeは階層的なマルチモーダルモデルであり、時間的情報を大きな言語モデルにシームレスに統合する。 本研究は, 時間的特徴をLCMに組み込むことにより, 時系列解析の進歩に寄与する可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T12:32:19Z)
• Deep Time Series Models: A Comprehensive Survey and Benchmark [74.28364194333447]
  時系列データは、現実世界のシナリオにおいて非常に重要である。 近年、時系列コミュニティで顕著なブレークスルーが見られた。 多様な分析タスクのためのディープ時系列モデルの公正なベンチマークとして、時系列ライブラリ(TSLib)をリリースします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T08:31:55Z)
• Empowering Time Series Analysis with Large Language Models: A Survey [24.202539098675953]
  本稿では,大規模言語モデルを用いた時系列解析手法の体系的概要について述べる。 具体的には、まず、時系列の文脈で言語モデルを適用する際の課題とモチベーションについて述べる。 次に、既存のメソッドを異なるグループ(ダイレクトクエリ、トークン化、プロンプトデザイン、ファインチューン、モデル統合)に分類し、各グループにおける主要なアイデアを強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T16:46:35Z)
• Position: What Can Large Language Models Tell Us about Time Series Analysis [69.70906014827547]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T04:17:49Z)
• Large Language Models for Time Series: A Survey [34.24258745427964]
  大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理やコンピュータビジョンといった領域で広く利用されている。 LLMは、気候、IoT、ヘルスケア、トラフィック、オーディオ、ファイナンスといった分野の恩恵を受けながら、時系列データを分析する上で、大きな可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T07:24:35Z)
• Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models [110.20279343734548]
  時系列予測は多くの実世界の力学系において重要な意味を持つ。 時系列予測のための大規模言語モデルを再利用するための再プログラミングフレームワークであるTime-LLMを提案する。 Time-LLMは、最先端の特殊な予測モデルよりも優れた、強力な時系列学習者である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T01:31:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。