論文の概要: A Survey of Time Series Foundation Models: Generalizing Time Series Representation with Large Language Mode

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02358v1
• Date: Fri, 3 May 2024 03:12:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 20:19:44.928319
• Title: A Survey of Time Series Foundation Models: Generalizing Time Series Representation with Large Language Mode
• Title（参考訳）: 時系列基礎モデルに関する調査:大言語モードによる時系列表現の一般化
• Authors: Jiexia Ye, Weiqi Zhang, Ke Yi, Yongzi Yu, Ziyue Li, Jia Li, Fugee Tsung,
• Abstract要約: 伝統的な時系列モデルはタスク固有であり、特異な機能と限定的な一般化能力を備えている。 大規模な言語基盤モデルは、クロスタスク転送性、ゼロショット/フェーショット学習、意思決定説明性といった、目覚ましい機能を公開した。 本調査は,関連研究の総合的な調査を行うための3E分析フレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.17908422599714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series data are ubiquitous across various domains, making time series analysis critically important. Traditional time series models are task-specific, featuring singular functionality and limited generalization capacity. Recently, large language foundation models have unveiled their remarkable capabilities for cross-task transferability, zero-shot/few-shot learning, and decision-making explainability. This success has sparked interest in the exploration of foundation models to solve multiple time series challenges simultaneously. There are two main research lines, namely \textbf{pre-training foundation models from scratch for time series} and \textbf{adapting large language foundation models for time series}. They both contribute to the development of a unified model that is highly generalizable, versatile, and comprehensible for time series analysis. This survey offers a 3E analytical framework for comprehensive examination of related research. Specifically, we examine existing works from three dimensions, namely \textbf{Effectiveness}, \textbf{Efficiency} and \textbf{Explainability}. In each dimension, we focus on discussing how related works devise tailored solution by considering unique challenges in the realm of time series.Furthermore, we provide a domain taxonomy to help followers keep up with the domain-specific advancements. In addition, we introduce extensive resources to facilitate the field's development, including datasets, open-source, time series libraries. A GitHub repository is also maintained for resource updates (https://github.com/start2020/Awesome-TimeSeries-LLM-FM).
• Abstract（参考訳）: 時系列データは様々な領域に分散しており、時系列解析が極めて重要である。 伝統的な時系列モデルはタスク固有であり、特異な機能と限定的な一般化能力を備えている。 近年,大規模言語基盤モデルでは,クロスタスク転送性,ゼロショット/フェーショット学習,意思決定説明性などの特長が明らかにされている。 この成功は、複数の時系列課題を同時に解決する基礎モデルの探求への関心を喚起した。 主な研究線は2つあり、例えば、時系列のスクラッチから得られる \textbf{pre-training foundation model と、時系列の大規模言語基盤モデルに対応する \textbf{adapting large language foundation model である。 これらは共に、高度に一般化可能で、汎用的で、時系列解析のために理解可能な統一モデルの開発に寄与する。 本調査は,関連研究の総合的な調査を行うための3E分析フレームワークを提供する。 具体的には、既存の3次元、すなわち \textbf{Effectiveness} 、 \textbf{Efficiency} 、 \textbf{Explainability} の作品を検証する。 各分野において、時系列の領域におけるユニークな課題を考慮し、関連する作品がどのように適合したソリューションを創出するかを議論することに焦点を当て、さらに、フォロワーがドメイン固有の進歩に追随するのを助けるために、ドメイン分類を提供する。 さらに、データセット、オープンソース、時系列ライブラリなど、フィールドの開発を容易にするための広範なリソースも導入する。 GitHubリポジトリもリソース更新のためにメンテナンスされている(https://github.com/start 2020/Awesome-TimeSeries-LLM-FM)。

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