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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02358v2
• Date: Tue, 7 May 2024 01:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 13:00:13.505366
• Title: A Survey of Time Series Foundation Models: Generalizing Time Series Representation with Large Language Model
• Title（参考訳）: 時系列基礎モデルに関する調査:大規模言語モデルを用いた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: 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機能を公開した。 主な研究線は2つあり、例えば、時系列のためにゼロから事前訓練された基礎モデルと、時系列のために大きな言語基盤モデルを適用することである。 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。
• 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 pre-training foundation models from scratch for time series and 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 Effectiveness, Efficiency and 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、時系列のためにゼロから事前訓練された基礎モデルと、時系列のために大きな言語基盤モデルを適用することである。 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,有効性,効率性,説明可能性という3つの次元から既存の作品について検討する。 各次元において、時系列の領域におけるユニークな課題を考慮し、関連する作業がどのように調整されたソリューションを創出するかについて議論する。 さらに、我々は、フォロワーがドメイン固有の進歩に追いつくのを助けるために、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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