論文の概要: ChatTS: Aligning Time Series with LLMs via Synthetic Data for Enhanced Understanding and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03104v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 08:06:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:08:43.528666
• Title: ChatTS: Aligning Time Series with LLMs via Synthetic Data for Enhanced Understanding and Reasoning
• Title（参考訳）: ChatTS: 理解と推論の強化を目的とした合成データによるLCMとの時系列調整
• Authors: Zhe Xie, Zeyan Li, Xiao He, Longlong Xu, Xidao Wen, Tieying Zhang, Jianjun Chen, Rui Shi, Dan Pei,
• Abstract要約: 本稿では,時系列解析用に設計された新しいMLLMであるChatTSを紹介する。 ChatTSは、視覚MLLMが画像を処理する方法と同様、時系列をモダリティとして扱う。 Time Series Evol-Instructは様々な時系列Q&Aを生成し、モデルの推論能力を高めます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.854285913078257
• License:
• Abstract: Understanding time series is crucial for its application in real-world scenarios. Recently, large language models (LLMs) have been increasingly applied to time series tasks, leveraging their strong language capabilities to enhance various applications. However, research on multimodal LLMs (MLLMs) for time series understanding and reasoning remains limited, primarily due to the scarcity of high-quality datasets that align time series with textual information. This paper introduces ChatTS, a novel MLLM designed for time series analysis. ChatTS treats time series as a modality, similar to how vision MLLMs process images, enabling it to perform both understanding and reasoning with time series. To address the scarcity of training data, we propose an attribute-based method for generating synthetic time series with detailed attribute descriptions. We further introduce Time Series Evol-Instruct, a novel approach that generates diverse time series Q&As, enhancing the model's reasoning capabilities. To the best of our knowledge, ChatTS is the first MLLM that takes multivariate time series as input, which is fine-tuned exclusively on synthetic datasets. We evaluate its performance using benchmark datasets with real-world data, including six alignment tasks and four reasoning tasks. Our results show that ChatTS significantly outperforms existing vision-based MLLMs (e.g., GPT-4o) and text/agent-based LLMs, achieving a 46.0% improvement in alignment tasks and a 25.8% improvement in reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 時系列を理解することは、実世界のシナリオにおけるその応用にとって不可欠である。 近年,大規模言語モデル (LLM) が時系列タスクにますます適用され,その強力な言語機能を活用して様々なアプリケーションを強化している。 しかし、時系列理解と推論のためのマルチモーダルLLM(MLLM)の研究は、主に時系列とテキスト情報とを一致させる高品質なデータセットが不足しているため、依然として限られている。 本稿では,時系列解析用に設計された新しいMLLMであるChatTSを紹介する。 ChatTSは時系列を、視覚MLLMが画像を処理する方法と同様のモダリティとして扱い、時系列による理解と推論の両方を実行することができる。 トレーニングデータの不足に対処するため,詳細な属性記述を伴う合成時系列を生成する属性ベース手法を提案する。 さらに,多様な時系列Q&Aを生成する新しい手法であるTime Series Evol-Instructを導入し,モデルの推論能力を向上させる。 私たちの知る限りでは、ChatTSは多変量時系列を入力として取り込んだ最初のMLLMであり、合成データセットのみに微調整されている。 我々は,6つのアライメントタスクと4つの推論タスクを含む実世界のデータを用いたベンチマークデータセットを用いて,その性能を評価する。 以上の結果から,ChatTSは既存の視覚型MLLM(例: GPT-4o)やテキスト/エージェント型LCM(例: GPT-4o)を著しく上回り,アライメントタスクの46.0%,推論タスクの25.8%の改善を実現している。

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