論文の概要: Can LLMs Understand Time Series Anomalies?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05440v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 23:32:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 18:47:31.589657
• 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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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。

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