Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Step Time Series Inference Agent for Reasoning and Automated Task Execution

論文の概要: Multi-Step Time Series Inference Agent for Reasoning and Automated Task Execution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04047v3
Date: Wed, 12 Feb 2025 00:23:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-13 18:10:00.658435
Title: Multi-Step Time Series Inference Agent for Reasoning and Automated Task Execution
Title（参考訳）: 推論と自動タスク実行のためのマルチステップ時系列推論エージェント
Authors: Wen Ye, Yizhou Zhang, Wei Yang, Defu Cao, Lumingyuan Tang, Jie Cai, Yan Liu,
Abstract要約: 本稿では,合成推論と時系列解析の精度の両方を必要とする多段階時系列推論という新しいタスクを提案する。テキスト内学習、自己補正、プログラム支援実行を統合することで、提案手法は正確かつ解釈可能な結果を保証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.64976935450366
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Time series analysis is crucial in real-world applications, yet traditional methods focus on isolated tasks only, and recent studies on time series reasoning remain limited to simple, single-step inference constrained to natural language answer. In this work, we propose a practical novel task: multi-step time series inference that demands both compositional reasoning and computation precision of time series analysis. To address such challenge, we propose a simple but effective program-aided inference agent that leverages LLMs' reasoning ability to decompose complex tasks into structured execution pipelines. By integrating in-context learning, self-correction, and program-aided execution, our proposed approach ensures accurate and interpretable results. To benchmark performance, we introduce a new dataset and a unified evaluation framework with task-specific success criteria. Experiments show that our approach outperforms standalone general purpose LLMs in both basic time series concept understanding as well as multi-step time series inference task, highlighting the importance of hybrid approaches that combine reasoning with computational precision.
Abstract（参考訳）: 時系列解析は実世界のアプリケーションでは不可欠であるが、従来の手法では孤立したタスクのみに重点を置いており、最近の時系列推論の研究は、自然言語応答に制約された単純な単段階推論に限られている。本研究では,時系列解析の合成推論と計算精度の両方を必要とする多段階時系列推論という,実用的な新しい課題を提案する。このような課題に対処するために,複雑なタスクを構造化実行パイプラインに分解するLSMの推論能力を活用する,単純かつ効果的なプログラム支援推論エージェントを提案する。テキスト内学習、自己補正、プログラム支援実行を統合することで、提案手法は正確かつ解釈可能な結果を保証する。性能をベンチマークするために,タスク固有の成功基準を備えた新しいデータセットと統合評価フレームワークを導入する。実験により,本手法は基本時系列概念理解と多段階時系列推論タスクの両方においてスタンドアロンの汎用LSMよりも優れており,推論と計算精度を組み合わせたハイブリッドアプローチの重要性が示された。

関連論文リスト

Prioritizing Alignment Paradigms over Task-Specific Model Customization in Time-Series LLMs [24.25288301208334]
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた時系列推論への移行を提唱する。これは、しばしばコストがかかり、柔軟性がなく、非効率である現在の時系列推論アプローチの中核的な制限に対処する。提案するアライメントパラダイムは,インジェクティブアライメント,ブリッジングアライメント,インテリアアライメントの3つである。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-13T07:13:05Z)
Enhancing LLM Reasoning for Time Series Classification by Tailored Thinking and Fused Decision [8.256998757769322]
ReasonTSC は時系列分類のための LLM 推論を活用するために設計されたフレームワークである。時系列データの本質的な特性について、モデルを熟考する。これは、例えばドメイン固有の時系列モデルのようなプラグイン分類器からの予測と信頼スコアを、インコンテキストの例として統合する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-01T03:15:54Z)
Learning to Reason Over Time: Timeline Self-Reflection for Improved Temporal Reasoning in Language Models [21.579319926212296]
大規模言語モデル(LLM)は、一貫性のあるテキストを生成し、コンテキストを理解し、推論タスクを実行するための強力なツールとして登場した。彼らは時間的推論に苦しむが、それはイベントシーケンシングや時間的関係、時間的関係などの時間的関連情報を処理する必要がある。我々は,タイムライン構築と反復的自己回帰を組み合わせた多段階プロセスを通じて,LLMの時間的推論能力を高める新しいフレームワークであるTISERを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-07T16:51:45Z)
LLM-PS: Empowering Large Language Models for Time Series Forecasting with Temporal Patterns and Semantics [56.99021951927683]
Time Series Forecasting (TSF) は、金融計画や健康モニタリングなど、多くの現実世界のドメインにおいて重要である。既存のLarge Language Models (LLM) は通常、時系列データ固有の特性を無視するため、非最適に実行する。時系列データから基本的なtextitPatterns と有意義な textitSemantics を学習し,TLF のための LLM-PS を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-12T11:45:11Z)
Haste Makes Waste: Evaluating Planning Abilities of LLMs for Efficient and Feasible Multitasking with Time Constraints Between Actions [56.88110850242265]
本稿では,現実の調理シナリオに基づいた新しいベンチマークフレームワークRecipe2Planを紹介する。従来のベンチマークとは異なり、Recipe2Planは並列タスク実行による調理時間を最適化するためにエージェントに挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-04T03:27:02Z)
TimesBERT: A BERT-Style Foundation Model for Time Series Understanding [72.64824086839631]
GPTスタイルのモデルは時系列予測の基礎モデルとして位置づけられている。 BERTスタイルのアーキテクチャは時系列理解のために完全にアンロックされていない。時系列の汎用表現を学ぶために TimesBERT を設計する。私たちのモデルは、さまざまなドメインにまたがる2600億のタイムポイントで事前トレーニングされています。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-28T17:14:44Z)
Multi2: Multi-Agent Test-Time Scalable Framework for Multi-Document Processing [35.686125031177234]
MDS(Multi-Document Summarization)は,複数の文書から有用な情報を抽出・合成することに焦点を当てた課題である。本稿では,このタスクに推論時間スケーリングを利用する新しいフレームワークを提案する。また,新しい評価指標として Consistency-Aware Preference (CAP) スコアと LLM Atom-Content-Unit (ACU) スコアがある。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-27T23:34:47Z)
Inference-Time Computations for LLM Reasoning and Planning: A Benchmark and Insights [49.42133807824413]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の複雑な課題解決における推論と計画能力について検討する。近年の推論時間技術の発展は,LLM推論を追加訓練なしで向上させる可能性を示している。 OpenAIのo1モデルは、マルチステップ推論と検証の新たな使用を通じて、有望なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-18T04:11:29Z)
Language in the Flow of Time: Time-Series-Paired Texts Weaved into a Unified Temporal Narrative [65.84249211767921]
テキスト・アズ・タイム・シリーズ(TaTS)は、既存の数値のみの時系列モデルにプラグインできる。 TaTSはモデルアーキテクチャを変更することなく予測性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-13T03:43:27Z)
LAST SToP For Modeling Asynchronous Time Series [19.401463051705377]
Asynchronous Time Series に合わせたLarge Language Models (LLM) のための新しいプロンプト設計を提案する。我々のアプローチはイベント記述のリッチな自然言語を効果的に活用し、LLMはさまざまなドメインやタスクをまたがる推論において、広範囲にわたる知識の恩恵を受けることができる。さらに、モデル性能を大幅に向上させる新しいプロンプトチューニング機構であるSoft Promptingを導入し、QLoRAのような既存の微調整方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-04T01:42:45Z)
Context is Key: A Benchmark for Forecasting with Essential Textual Information [87.3175915185287]
コンテキスト is Key" (CiK) は、数値データを多種多様なテキストコンテキストと組み合わせた予測ベンチマークである。我々は,統計モデル,時系列基礎モデル,LLMに基づく予測モデルなど,さまざまなアプローチを評価する。提案手法は,提案するベンチマークにおいて,他の試験手法よりも優れる簡易かつ効果的なLCMプロンプト法である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:56:08Z)
Decoding Time Series with LLMs: A Multi-Agent Framework for Cross-Domain Annotation [56.78444462585225]
TESSAは、時系列データに対する一般的なアノテーションとドメイン固有のアノテーションの両方を自動的に生成するように設計されたマルチエージェントシステムである。 General Agentは複数のソースドメインにまたがる共通パターンと知識をキャプチャし、時系列とテキストの両方の機能を利用する。ドメイン固有のエージェントは、ターゲットドメインからの限定アノテーションを使用して、ドメイン固有の用語を学び、ターゲットアノテーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-22T22:43:14Z)
Towards Generalisable Time Series Understanding Across Domains [10.350643783811174]
時系列の不均一性を扱うために特別に設計された新しい事前学習パラダイムを導入する。本稿では、学習可能なドメインシグネチャ、二重マスキング戦略、正規化相互相関損失を持つトークンサを提案する。私たちのコードと事前訓練されたウェイトはhttps://www.oetu.com/oetu/otis.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-09T17:09:30Z)
Towards Long-Context Time Series Foundation Models [17.224575072056627]
時系列基礎モデルは、ゼロショットの設定であっても、幅広い領域にわたる様々なタスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。本研究は,言語領域と時系列領域の両方から,様々な文脈展開手法を体系的に比較することによって,ギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-20T14:19:59Z)
Agentic Retrieval-Augmented Generation for Time Series Analysis [0.0]
本稿では,時系列解析のためのエージェント検索拡張フレームワークを提案する。提案したモジュール型マルチエージェントRAGアプローチは、柔軟性を提供し、主要な時系列タスクに対してより最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-18T11:47:55Z)
Unleash The Power of Pre-Trained Language Models for Irregularly Sampled Time Series [22.87452807636833]
本研究は, ISTS 解析における PLM の可能性を探るものである。本稿では、時間認識と変数認識のPLMを統合した統合PLMベースのフレームワークISTS-PLMについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-12T14:22:14Z)
Deep Time Series Models: A Comprehensive Survey and Benchmark [74.28364194333447]
時系列データは、現実世界のシナリオにおいて非常に重要である。近年、時系列コミュニティで顕著なブレークスルーが見られた。多様な分析タスクのためのディープ時系列モデルの公正なベンチマークとして、時系列ライブラリ(TSLib)をリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-18T08:31:55Z)
TemPrompt: Multi-Task Prompt Learning for Temporal Relation Extraction in RAG-based Crowdsourcing Systems [21.312052922118585]
時間的関係抽出(TRE)は、出来事や行動の進化を把握し、関連するタスクのワークフローを形成することを目的としている。本稿では,TRE(TemPrompt)のためのマルチタスク・プロンプト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-21T01:52:37Z)
UniCL: A Universal Contrastive Learning Framework for Large Time Series Models [18.005358506435847]
時系列分析は、金融から医療まで、さまざまな重要なアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。従来の教師付き学習手法は、まず各タスクにおける時系列データの広範なラベルを注釈付けする。本稿では,時系列基礎モデルの事前学習を目的とした,普遍的でスケーラブルなコントラスト学習フレームワークUniCLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-17T07:47:11Z)
A Survey of Time Series Foundation Models: Generalizing Time Series Representation with Large Language Model [33.17908422599714]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-03T03:12:55Z)
Position: What Can Large Language Models Tell Us about Time Series Analysis [69.70906014827547]
現在の大規模言語モデル(LLM)は時系列解析に革命をもたらす可能性があると我々は主張する。このような進歩は、時系列のモダリティスイッチングや質問応答など、幅広い可能性を解き放つ可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-05T04:17:49Z)
UniTime: A Language-Empowered Unified Model for Cross-Domain Time Series Forecasting [59.11817101030137]
この研究はドメイン境界を超越する統一モデルパラダイムを提唱する。効果的なクロスドメインモデルを学ぶことは、以下の課題を提示します。効果的なドメイン間時系列学習のためのUniTimeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-15T06:30:22Z)
How Many Pretraining Tasks Are Needed for In-Context Learning of Linear Regression? [92.90857135952231]
様々なタスクで事前訓練されたトランスフォーマーは、顕著なインコンテキスト学習(ICL)能力を示す。線形回帰のための線形パラメータ化単一層線形アテンションモデルの事前学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-12T15:01:43Z)
Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models [110.20279343734548]
時系列予測は多くの実世界の力学系において重要な意味を持つ。時系列予測のための大規模言語モデルを再利用するための再プログラミングフレームワークであるTime-LLMを提案する。 Time-LLMは、最先端の特殊な予測モデルよりも優れた、強力な時系列学習者である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-03T01:31:25Z)
TACTiS-2: Better, Faster, Simpler Attentional Copulas for Multivariate Time Series [57.4208255711412]
パウラ理論に基づいて,最近導入されたトランスフォーマーに基づく注目パウラ(TACTiS)の簡易な目的を提案する。結果から,実世界の予測タスクにまたがって,このモデルのトレーニング性能が大幅に向上し,最先端のパフォーマンスが達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-02T16:45:19Z)
Feature Programming for Multivariate Time Series Prediction [7.0220697993232]
本稿では,時系列モデリングのためのプログラム可能な機能工学の概念を紹介する。本稿では,ノイズの多い時系列に対して大量の予測機能を生成する機能プログラミングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-09T20:46:55Z)
Unlocking Temporal Question Answering for Large Language Models with Tailor-Made Reasoning Logic [84.59255070520673]
大きな言語モデル(LLM)は、時間的推論に関わる際に課題に直面します。本研究では,時間的質問応答タスクに特化して設計された新しいフレームワークであるTempLogicを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-24T10:57:53Z)
SatLM: Satisfiability-Aided Language Models Using Declarative Prompting [68.40726892904286]
本研究では,大規模言語モデル (LLM) の推論能力を向上させるために,新しい満足度支援言語モデリング (SatLM) 手法を提案する。我々はLLMを用いて命令型プログラムではなく宣言型タスク仕様を生成し、既製の自動定理証明器を利用して最終解を導出する。我々はSATLMを8つの異なるデータセット上で評価し、命令パラダイムにおいてプログラム支援されたLMよりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-16T17:55:51Z)
In Defense of the Unitary Scalarization for Deep Multi-Task Learning [121.76421174107463]
本稿では,多くの特殊マルチタスクを正規化の形式として解釈できることを示唆する理論解析について述べる。標準正規化と安定化技術と組み合わせると、ユニタリスカラー化は複雑なマルチタスクの性能にマッチし、改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-11T18:44:17Z)
Multi-Task Learning with Sequence-Conditioned Transporter Networks [67.57293592529517]
シーケンスコンディショニングと重み付きサンプリングのレンズによるマルチタスク学習の実現を目指している。合成タスクを対象とした新しいベンチマークであるMultiRavensを提案する。次に,視覚に基づくエンドツーエンドシステムアーキテクチャであるSequence-Conditioned Transporter Networksを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-15T21:19:11Z)
Multi-Task Time Series Forecasting With Shared Attention [15.294939035413217]
マルチタスク時系列予測のための2つの自己注目型共有方式を提案する。提案アーキテクチャは,最先端の単一タスク予測ベースラインを上回るだけでなく,RNNベースのマルチタスク予測手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-24T04:25:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。