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。
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