論文の概要: FoundTS: Comprehensive and Unified Benchmarking of Foundation Models for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11802v3
• Date: Fri, 01 Nov 2024 05:14:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:32:21.195057
• Title: FoundTS: Comprehensive and Unified Benchmarking of Foundation Models for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: FoundTS: 時系列予測のための基礎モデルの総合的で統一されたベンチマーク
• Authors: Zhe Li, Xiangfei Qiu, Peng Chen, Yihang Wang, Hanyin Cheng, Yang Shu, Jilin Hu, Chenjuan Guo, Aoying Zhou, Qingsong Wen, Christian S. Jensen, Bin Yang,
• Abstract要約: 時系列予測(TSF)は、金融、気象サービス、エネルギー管理など、多くの分野で重要な機能である。 ファンデーションモデルは、新しいまたは見えないデータで有望な推論機能を示す。 そこで我々は,そのようなモデルの徹底的かつ公平な評価と比較を可能にする新しいベンチマーク FoundTS を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.33565276128137
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• Abstract: Time Series Forecasting (TSF) is key functionality in numerous fields, including in finance, weather services, and energy management. While TSF methods are emerging these days, many of them require domain-specific data collection and model training and struggle with poor generalization performance on new domains. Foundation models aim to overcome this limitation. Pre-trained on large-scale language or time series data, they exhibit promising inferencing capabilities in new or unseen data. This has spurred a surge in new TSF foundation models. We propose a new benchmark, FoundTS, to enable thorough and fair evaluation and comparison of such models. FoundTS covers a variety of TSF foundation models, including those based on large language models and those pretrained on time series. Next, FoundTS supports different forecasting strategies, including zero-shot, few-shot, and full-shot, thereby facilitating more thorough evaluations. Finally, FoundTS offers a pipeline that standardizes evaluation processes such as dataset splitting, loading, normalization, and few-shot sampling, thereby facilitating fair evaluations. Building on this, we report on an extensive evaluation of TSF foundation models on a broad range of datasets from diverse domains and with different statistical characteristics. Specifically, we identify pros and cons and inherent limitations of existing foundation models, and we identify directions for future model design. We make our code and datasets available at https://anonymous.4open.science/r/FoundTS-C2B0.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測(TSF)は、金融、気象サービス、エネルギー管理など、多くの分野で重要な機能である。 TSFメソッドは近年出現しているが、その多くはドメイン固有のデータ収集とモデルトレーニングを必要とし、新しいドメイン上での一般化性能の低下に悩まされている。 基礎モデルは、この制限を克服することを目指している。 大規模言語や時系列データに基づいて事前トレーニングされた彼らは、新しいデータや目に見えないデータに有望な推論機能を示す。 これにより、新たなTSFファンデーションモデルが急増した。 そこで我々は,そのようなモデルの徹底的かつ公平な評価と比較を可能にする新しいベンチマーク FoundTS を提案する。 FoundTSは、大規模な言語モデルに基づくものや、時系列で事前訓練されたものなど、様々なTSFファンデーションモデルをカバーする。 次に、FoundTSはゼロショット、少数ショット、フルショットなど、さまざまな予測戦略をサポートし、より詳細な評価を容易にする。 最後に、FoundTSはデータセット分割、ローディング、正規化、少数ショットサンプリングなどの評価プロセスを標準化し、公正な評価を容易にするパイプラインを提供する。 そこで本研究では,多様な領域のデータセットと,異なる統計特性を持つTSF基盤モデルの広範な評価について報告する。 具体的には、既存の基礎モデルの長所と短所と固有の制約を特定し、将来のモデル設計の方向性を特定する。 コードとデータセットはhttps://anonymous.4open.science/r/FoundTS-C2B0.orgで公開しています。

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