論文の概要: Revisited Large Language Model for Time Series Analysis through Modality Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12326v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 07:47:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:43.396442
• Title: Revisited Large Language Model for Time Series Analysis through Modality Alignment
• Title（参考訳）: モーダリティアライメントによる時系列解析のための大規模言語モデルの再検討
• Authors: Liangwei Nathan Zheng, Chang George Dong, Wei Emma Zhang, Lin Yue, Miao Xu, Olaf Maennel, Weitong Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、センサデータ分析のような多くの重要なWebアプリケーションにおいて、印象的なパフォーマンスを示している。 本研究では,予測,分類,計算,異常検出など,主要な時系列タスクにLLMを適用することの有効性を評価する。 この結果から,LLMはこれらのコア時系列タスクに対して最小限のアドバンテージを提供し,データの時間構造を歪めてしまう可能性があることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.147350486106777
• License:
• Abstract: Large Language Models have demonstrated impressive performance in many pivotal web applications such as sensor data analysis. However, since LLMs are not designed for time series tasks, simpler models like linear regressions can often achieve comparable performance with far less complexity. In this study, we perform extensive experiments to assess the effectiveness of applying LLMs to key time series tasks, including forecasting, classification, imputation, and anomaly detection. We compare the performance of LLMs against simpler baseline models, such as single-layer linear models and randomly initialized LLMs. Our results reveal that LLMs offer minimal advantages for these core time series tasks and may even distort the temporal structure of the data. In contrast, simpler models consistently outperform LLMs while requiring far fewer parameters. Furthermore, we analyze existing reprogramming techniques and show, through data manifold analysis, that these methods fail to effectively align time series data with language and display pseudo-alignment behaviour in embedding space. Our findings suggest that the performance of LLM-based methods in time series tasks arises from the intrinsic characteristics and structure of time series data, rather than any meaningful alignment with the language model architecture.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、センサデータ分析のような多くの重要なWebアプリケーションにおいて、印象的なパフォーマンスを示している。 しかし、LLMは時系列タスク用に設計されていないため、線形回帰のような単純なモデルは、はるかに少ない複雑さで同等のパフォーマンスを達成することができる。 本研究では,予測,分類,計算,異常検出など,主要な時系列タスクにLLMを適用することの有効性を評価するための広範囲な実験を行った。 単層線形モデルやランダム初期化 LLM など,より単純なベースラインモデルと比較した。 この結果から,LLMはこれらのコア時系列タスクに対して最小限のアドバンテージを提供し,データの時間的構造を歪めてしまう可能性があることが明らかとなった。 対照的に、より単純なモデルはLSMを一貫して上回り、パラメータははるかに少ない。 さらに,既存の再プログラミング手法を解析し,データ多様体解析により,時系列データを言語に効果的に整合させることができず,組込み空間における擬似配向挙動を示す。 この結果から,LLMに基づく時系列タスクにおける手法の性能は,言語モデルアーキテクチャと意味のある整合性ではなく,時系列データの本質的特性と構造から生じることが示唆された。

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