論文の概要: Can LLMs Understand Time Series Anomalies?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05440v1
- Date: Mon, 07 Oct 2024 19:16:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-10 14:32:30.994015
- Title: Can LLMs Understand Time Series Anomalies?
- Title(参考訳): LLMは時系列異常に耐えられるか?
- Authors: Zihao Zhou, Rose Yu,
- Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は時系列予測で人気を博しているが, 異常検出の可能性はほとんど未解明である。
本研究では,ゼロショットと少数ショットのシナリオに着目し,時系列データ中の異常をLLMが理解し,検出できるかどうかを検討する。
この結果から,LLMは時系列異常を理解できるが,その推論能力に基づく多くの共通予想は成り立たないことが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.848375315326305
- License:
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have gained popularity in time series forecasting, but their potential for anomaly detection remains largely unexplored. Our study investigates whether LLMs can understand and detect anomalies in time series data, focusing on zero-shot and few-shot scenarios. Inspired by conjectures about LLMs' behavior from time series forecasting research, we formulate key hypotheses about LLMs' capabilities in time series anomaly detection. We design and conduct principled experiments to test each of these hypotheses. Our investigation reveals several surprising findings about LLMs for time series: 1. LLMs understand time series better as *images* rather than as text 2. LLMs did not demonstrate enhanced performance when prompted to engage in *explicit reasoning* about time series analysis 3. Contrary to common beliefs, LLM's understanding of time series *do not* stem from their repetition biases or arithmetic abilities 4. LLMs' behaviors and performance in time series analysis *vary significantly* across different model architectures This study provides the first comprehensive analysis of contemporary LLM capabilities in time series anomaly detection. Our results suggest that while LLMs can understand time series anomalies, many common conjectures based on their reasoning capabilities do not hold. These insights pave the way for more effective LLM-based approaches in time series analysis, bridging the gap between forecasting and anomaly detection applications.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル (LLM) は時系列予測で人気を博しているが, 異常検出の可能性はほとんど未解明である。
本研究では,ゼロショットと少数ショットのシナリオに着目し,時系列データ中の異常をLLMが理解し,検出できるかどうかを検討する。
時系列予測研究からLLMの挙動に関する予想に触発されて、時系列異常検出におけるLLMの能力に関する重要な仮説を定式化する。
これらの仮説のそれぞれをテストするための原則的な実験を設計し、実施する。
1) LLMは、テキストとしてではなく、*images*として、時系列をよりよく理解している。 2. LLMは、時系列分析に関して*明示的推論*に関わったときに、改善された性能を示さなかった 3. LLMの時系列理解*は、繰り返しバイアスや算術能力に起因している4. LLMの行動と時系列解析における性能は、異なるモデルアーキテクチャ間で異なる。
この結果から,LLMは時系列異常を理解できるが,その推論能力に基づく多くの共通予想は成り立たないことが示唆された。
これらの知見は、予測と異常検出アプリケーションの間のギャップを埋め、時系列解析においてより効果的なLCMベースのアプローチの道を開く。
関連論文リスト
- A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Temporal Event Forecasting [45.0261082985087]
時間的事象予測のための大規模言語モデル(LLM)を総合的に評価する。
LLMの入力に生テキストを直接統合しても、ゼロショット補間性能は向上しないことがわかった。
対照的に、特定の複雑なイベントや微調整LDMに生テキストを組み込むことで、性能が大幅に向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T11:58:54Z) - Anomaly Detection of Tabular Data Using LLMs [54.470648484612866]
我々は,事前訓練された大規模言語モデル (LLM) がゼロショットバッチレベルの異常検出器であることを示す。
本稿では,実異常検出におけるLCMの潜在性を明らかにするために,エンドツーエンドの微調整手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T04:17:03Z) - Are Language Models Actually Useful for Time Series Forecasting? [21.378728572776897]
大規模言語モデル(LLM)は時系列タスク、特に時系列予測に応用されている。
LLM成分を除去したり,基本的な注意層に置き換えたりしても,予測結果は劣化しないことがわかった。
また、事前訓練されたLLMは、スクラッチからトレーニングされたモデルに匹敵せず、時系列のシーケンシャルな依存関係を表現せず、数ショットの設定を補助していないこともわかりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-22T03:33:38Z) - Small Models, Big Insights: Leveraging Slim Proxy Models To Decide When and What to Retrieve for LLMs [60.40396361115776]
本稿では,スリムプロキシモデルを用いた大規模言語モデル (LLM) における知識不足を検知する新しい協調手法であるSlimPLMを提案する。
パラメータがはるかに少ないプロキシモデルを採用し、回答を回答としています。
ヒューリスティックな回答は、LLM内の既知の未知の知識と同様に、ユーザの質問に答えるために必要な知識を予測するのに使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T11:11:08Z) - Time Series Forecasting with LLMs: Understanding and Enhancing Model Capabilities [46.02234423159257]
大規模言語モデル(LLM)は多くの分野に適用され、近年急速に発展してきた。
近年の研究では、大規模な言語モデルを、さらなる微調整を行なわずに、アンフェロショット時系列推論として扱っている。
本研究は,LLMが周期性に欠けるデータセットにおいて,明確なパターンや傾向を持つ時系列予測において良好に機能することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-16T17:15:28Z) - Empowering Time Series Analysis with Large Language Models: A Survey [24.202539098675953]
本稿では,大規模言語モデルを用いた時系列解析手法の体系的概要について述べる。
具体的には、まず、時系列の文脈で言語モデルを適用する際の課題とモチベーションについて述べる。
次に、既存のメソッドを異なるグループ(ダイレクトクエリ、トークン化、プロンプトデザイン、ファインチューン、モデル統合)に分類し、各グループにおける主要なアイデアを強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-05T16:46:35Z) - 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) - Survey on Factuality in Large Language Models: Knowledge, Retrieval and
Domain-Specificity [61.54815512469125]
本調査は,大規模言語モデル(LLM)における事実性の重要課題に対処する。
LLMが様々な領域にまたがる応用を見出すにつれ、その出力の信頼性と正確性は重要となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T14:18:03Z) - TRACE: A Comprehensive Benchmark for Continual Learning in Large
Language Models [52.734140807634624]
調整された大規模言語モデル(LLM)は、タスク解決、指示に従うこと、安全性を確保することにおいて、例外的な能力を示す。
既存の連続学習ベンチマークでは、LLMをリードする上で十分な課題が欠如している。
LLMにおける継続学習を評価するための新しいベンチマークであるTRACEを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T16:38:49Z) - MenatQA: A New Dataset for Testing the Temporal Comprehension and
Reasoning Abilities of Large Language Models [17.322480769274062]
大規模言語モデル(LLM)は、多くの自然言語処理(NLP)タスクにおいてほぼ飽和した性能を示している。
本稿では,LLMの時間的理解と推論能力を評価するために,合計2,853個のサンプルを用いた多感性因子時間QA(MenatQA)を構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-08T13:19:52Z) - 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)
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。