論文の概要: Context is Key: A Benchmark for Forecasting with Essential Textual Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18959v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 17:56:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:52:01.108754
• Title: Context is Key: A Benchmark for Forecasting with Essential Textual Information
• Title（参考訳）: Context is Key: 本質的なテキスト情報による予測のためのベンチマーク
• Authors: Andrew Robert Williams, Arjun Ashok, Étienne Marcotte, Valentina Zantedeschi, Jithendaraa Subramanian, Roland Riachi, James Requeima, Alexandre Lacoste, Irina Rish, Nicolas Chapados, Alexandre Drouin,
• Abstract要約: コンテキスト・イズ・キー (Context is Key) (CiK) は、時系列予測ベンチマークであり、様々な種類のテキストコンテキストと数値データをペアリングする。 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。 実験では、文脈情報の導入の重要性を強調し、LLMに基づく予測モデルを用いた場合の驚くべき性能を示すとともに、それらの重要な欠点を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.3175915185287
• License:
• Abstract: Forecasting is a critical task in decision making across various domains. While numerical data provides a foundation, it often lacks crucial context necessary for accurate predictions. Human forecasters frequently rely on additional information, such as background knowledge or constraints, which can be efficiently communicated through natural language. However, the ability of existing forecasting models to effectively integrate this textual information remains an open question. To address this, we introduce "Context is Key" (CiK), a time series forecasting benchmark that pairs numerical data with diverse types of carefully crafted textual context, requiring models to integrate both modalities. We evaluate a range of approaches, including statistical models, time series foundation models, and LLM-based forecasters, and propose a simple yet effective LLM prompting method that outperforms all other tested methods on our benchmark. Our experiments highlight the importance of incorporating contextual information, demonstrate surprising performance when using LLM-based forecasting models, and also reveal some of their critical shortcomings. By presenting this benchmark, we aim to advance multimodal forecasting, promoting models that are both accurate and accessible to decision-makers with varied technical expertise. The benchmark can be visualized at https://servicenow.github.io/context-is-key-forecasting/v0/ .
• Abstract（参考訳）: 予測は、さまざまな領域にわたる意思決定において重要なタスクである。 数値データは基礎を提供するが、正確な予測に必要な重要な文脈を欠いていることが多い。 人間の予測者は、しばしば背景知識や制約のような追加の情報に頼り、自然言語を通して効率的にコミュニケーションできる。 しかし、既存の予測モデルがこれらのテキスト情報を効果的に統合できることは、未解決の問題である。 これに対処するために、時系列予測ベンチマークである"Context is Key"(CiK)を導入する。 我々は,統計モデル,時系列基礎モデル,LSMに基づく予測手法など,様々な手法を評価し,ベンチマーク上の他の試験手法よりも優れた簡易かつ効果的なLSMプロンプト手法を提案する。 実験では、文脈情報の導入の重要性を強調し、LLMに基づく予測モデルを用いた場合の驚くべき性能を示すとともに、それらの重要な欠点を明らかにした。 このベンチマークを提示することで、様々な技術的専門知識を持つ意思決定者に対して正確かつアクセシブルなモデルを推進し、マルチモーダルな予測を推し進めることを目指している。 ベンチマークはhttps://servicenow.github.io/context-is-key-forecasting/v0/で視覚化できる。

関連論文リスト

• PUB: Plot Understanding Benchmark and Dataset for Evaluating Large Language Models on Synthetic Visual Data Interpretation [2.1184929769291294]
  本稿では,データ視覚化における大規模言語モデルの習熟度を評価するために設計された,新しい合成データセットを提案する。 我々のデータセットは、制御されたパラメータを使って生成され、潜在的な現実世界シナリオの包括的カバレッジが保証されます。 我々は、画像中の視覚データに関連する質問を多モーダルテキストプロンプトを用いて、いくつかの最先端モデルをベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T11:19:17Z)
• LLM Processes: Numerical Predictive Distributions Conditioned on Natural Language [35.84181171987974]
  我々のゴールは、数値データを処理し、任意の場所で確率的予測を行うレグレッションモデルを構築することである。 まず、大規模言語モデルから明示的で一貫性のある数値予測分布を抽出する戦略を探求する。 本研究では,テキストを数値予測に組み込む能力を示し,予測性能を改善し,定性的な記述を反映した定量的な構造を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T15:13:12Z)
• A Large-Scale Evaluation of Speech Foundation Models [110.95827399522204]
  音声処理ユニバーサルパフォーマンスベンチマーク(SUPERB)を構築し,基礎モデルパラダイムの有効性について検討する。 凍結基盤モデルを用いてSUPERBにおける音声処理タスクに対処する統合マルチタスクフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T00:03:16Z)
• Discourse-Aware In-Context Learning for Temporal Expression Normalization [7.621550020607368]
  本研究では、TE正規化のためのプロプライエタリおよびオープンソースの大規模言語モデル(LLM)の実現可能性について検討する。 ウィンドウベースのプロンプト設計アプローチを用いることで、モデルを訓練することなくLLM知識を活用しながら、文間でTE正規化を行うことができる。 この課題のために設計されたモデルに対する競争結果を示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T14:13:44Z)
• Generative Context-aware Fine-tuning of Self-supervised Speech Models [54.389711404209415]
  生成型大規模言語モデル(LLM)生成コンテキスト情報の利用について検討する。 自己教師型音声モデルの微調整中に生成した情報を抽出する手法を提案する。 本稿では,SLUE と Libri-light のベンチマークを用いて,自動音声認識,名前付きエンティティ認識,感情分析を行う手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T15:46:02Z)
• 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)
• Evaluating and Explaining Large Language Models for Code Using Syntactic Structures [74.93762031957883]
  本稿では,コード用大規模言語モデルに特有の説明可能性手法であるASTxplainerを紹介する。 その中核にあるASTxplainerは、トークン予測をASTノードに整合させる自動メソッドを提供する。 私たちは、最も人気のあるGitHubプロジェクトのキュレートデータセットを使用して、コード用の12の人気のあるLLMに対して、実証的な評価を行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T18:50:57Z)
• Temporal Knowledge Graph Forecasting Without Knowledge Using In-Context Learning [23.971206470486468]
  本稿では,関連する歴史的事実をプロンプトに変換し,トークン確率を用いてランキング予測を生成する枠組みを提案する。 驚いたことに、LLMは最先端のTKGモデルと同等に動作している。 また,エンティティ/リレーション名の代わりに数値指標を用いると,性能に悪影響を及ぼさないことも判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T23:50:28Z)
• Large Language Models with Controllable Working Memory [64.71038763708161]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の一連のブレークスルーをもたらした。 これらのモデルをさらに切り離すのは、事前訓練中に内在する膨大な量の世界的知識だ。 モデルの世界知識が、文脈で提示された事実情報とどのように相互作用するかは、まだ解明されていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T18:58:29Z)
• Sorting through the noise: Testing robustness of information processing in pre-trained language models [5.371816551086117]
  本稿では,意図しないコンテンツに関連性のあるコンテキスト情報を配置するモデルの頑健さについて検討する。 モデルが従来の文脈から関連する事実を理解・適用するために単純な文脈に現れるが、注意散らしながら無関係なコンテンツの存在は、混乱したモデル予測に明らかな影響を与えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-25T16:02:23Z)

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。