論文の概要: Are Large Language Models Useful for Time Series Data Analysis?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12219v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 02:47:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 17:09:38.404766
• Title: Are Large Language Models Useful for Time Series Data Analysis?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは時系列データ分析に有用か?
• Authors: Francis Tang, Ying Ding,
• Abstract要約: 時系列データは、医療、エネルギー、金融といった様々な分野において重要な役割を果たす。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)が時系列データ解析に有効かどうかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.44393516559102
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series data plays a critical role across diverse domains such as healthcare, energy, and finance, where tasks like classification, anomaly detection, and forecasting are essential for informed decision-making. Recently, large language models (LLMs) have gained prominence for their ability to handle complex data and extract meaningful insights. This study investigates whether LLMs are effective for time series data analysis by comparing their performance with non-LLM-based approaches across three tasks: classification, anomaly detection, and forecasting. Through a series of experiments using GPT4TS and autoregressive models, we evaluate their performance on benchmark datasets and assess their accuracy, precision, and ability to generalize. Our findings indicate that while LLM-based methods excel in specific tasks like anomaly detection, their benefits are less pronounced in others, such as forecasting, where simpler models sometimes perform comparably or better. This research highlights the role of LLMs in time series analysis and lays the groundwork for future studies to systematically explore their applications and limitations in handling temporal data.
• Abstract（参考訳）: 時系列データは、分類、異常検出、予測といったタスクが情報的意思決定に不可欠である医療、エネルギー、財務といった様々な領域において重要な役割を果たす。 近年,大規模言語モデル (LLM) は複雑なデータを扱う能力と意味のある洞察を抽出できることで注目されている。 本研究では, LLMが時系列データ解析に有効であるかどうかを, 分類, 異常検出, 予測の3つのタスクにまたがる非LLM手法との比較により検討した。 GPT4TSと自己回帰モデルを用いた一連の実験を通じて、ベンチマークデータセットの性能を評価し、それらの精度、精度、一般化能力を評価する。 以上の結果から,LSM法は異常検出などの特定のタスクに優れるが,より単純なモデルが相補的あるいは良好に機能する予測など,他の手法ではそのメリットが顕著でないことが示唆された。 本研究は,時系列解析におけるLLMの役割を強調し,その応用と時間的データ処理の限界を体系的に探求する今後の研究の基盤となる。

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