論文の概要: Exploring Representations and Interventions in Time Series Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12915v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 23:08:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 12:59:09.647541
• Title: Exploring Representations and Interventions in Time Series Foundation Models
• Title（参考訳）: 時系列基礎モデルにおける表現と介入の探索
• Authors: Michał Wiliński, Mononito Goswami, Nina Żukowska, Willa Potosnak, Artur Dubrawski,
• Abstract要約: 時系列基礎モデル(TSFM)は、幅広いアプリケーションのための強力なツールであることを約束する。 彼らの内部表現や学習された概念はまだよく理解されていない。 本研究では,様々なTSFMにおける表現の構造と冗長性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.224575072056627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series foundation models (TSFMs) promise to be powerful tools for a wide range of applications. However, their internal representations and learned concepts are still not well understood. In this study, we investigate the structure and redundancy of representations across various TSFMs, examining the self-similarity of model layers within and across different model sizes. This analysis reveals block-like redundancy in the representations, which can be utilized for informed pruning to improve inference speed and efficiency. Additionally, we explore the concepts learned by these models - such as periodicity and trends - and how these can be manipulated through latent space steering to influence model behavior. Our experiments show that steering interventions can introduce new features, e.g., adding periodicity or trends to signals that initially lacked them. These findings underscore the value of representational analysis for optimizing models and demonstrate how conceptual steering offers new possibilities for more controlled and efficient time series analysis with TSFMs.
• Abstract（参考訳）: 時系列基礎モデル(TSFM)は、幅広いアプリケーションのための強力なツールであることを約束する。 しかし、それらの内部表現や学習された概念はまだよく理解されていない。 本研究では,様々なTSFMにおける表現の構造と冗長性について検討し,モデル層内およびモデルサイズ間の自己相似性について検討した。 この分析により,情報プレーニングに利用して推論速度と効率を向上させることができる表現におけるブロック状の冗長性を明らかにした。 さらに、周期性やトレンドなど、これらのモデルから学んだ概念や、モデルの振る舞いに影響を与えるために潜在空間のステアリングを通じてこれらをどのように操作するかについても検討する。 我々の実験は、ステアリング介入は、例えば、周期性やトレンドを欠いた信号に付加することで、新しい特徴を導入することができることを示している。 これらの結果は、モデル最適化のための表現分析の価値を強調し、概念的ステアリングがTSFMを用いたより制御され効率的な時系列解析にどのように新しい可能性をもたらすかを実証する。

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