論文の概要: TS-TCD: Triplet-Level Cross-Modal Distillation for Time-Series Forecasting Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14978v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 12:57:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-26 15:15:39.748219
• Title: TS-TCD: Triplet-Level Cross-Modal Distillation for Time-Series Forecasting Using Large Language Models
• Title（参考訳）: TS-TCD:大規模言語モデルを用いた時系列予測のためのトリプルレベルクロスモーダル蒸留
• Authors: Pengfei Wang, Huanran Zheng, Silong Dai, Wenjing Yue, Wei Zhu, Xiaoling Wang,
• Abstract要約: 本稿では,3段階のクロスモーダルな知識蒸留機構を包括的に導入する新しいフレームワークTS-TCDを提案する。 分離されたアライメント技術に焦点を当てた以前の作業とは異なり、私たちのフレームワークは体系的に統合されます。 ベンチマークタイムシリーズの実験では、TS-TCDは最先端の結果を達成し、精度と堅牢性の両方で従来の手法より優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.266543423942617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, large language models (LLMs) have shown great potential in time-series analysis by capturing complex dependencies and improving predictive performance. However, existing approaches often struggle with modality alignment, leading to suboptimal results. To address these challenges, we present a novel framework, TS-TCD, which introduces a comprehensive three-tiered cross-modal knowledge distillation mechanism. Unlike prior work that focuses on isolated alignment techniques, our framework systematically integrates: 1) Dynamic Adaptive Gating for Input Encoding and Alignment}, ensuring coherent alignment between time-series tokens and QR-decomposed textual embeddings; 2) Layer-Wise Contrastive Learning}, aligning intermediate representations across modalities to reduce feature-level discrepancies; and 3) Optimal Transport-Driven Output Alignment}, which ensures consistent output predictions through fine-grained cross-modal alignment. Extensive experiments on benchmark time-series datasets demonstrate that TS-TCD achieves state-of-the-art results, outperforming traditional methods in both accuracy and robustness.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) は,複雑な依存関係を捕捉し,予測性能を向上させることで時系列解析に大きな可能性を示している。 しかし、既存のアプローチは、しばしばモダリティアライメントと闘い、最適以下の結果をもたらす。 これらの課題に対処するため, TS-TCDという新しいフレームワークを提案し, 総合的な3段階のクロスモーダルな知識蒸留機構を導入する。 分離されたアライメント技術に焦点を当てた以前の作業とは異なり、私たちのフレームワークは体系的に統合されます。 1) 入力エンコーディング及びアライメントのための動的適応ゲーティング 2 特徴レベルの相違を低減するため、モダリティにまたがる中間表現を整列するレイヤワイズコントラスト学習 3) 微粒なクロスモーダルアライメントによる一貫した出力予測を保証する最適輸送駆動出力アライメント。 ベンチマーク時系列データセットに関する大規模な実験は、TS-TCDが最先端の結果を達成し、精度と堅牢性の両方で従来の手法より優れていることを示した。

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