論文の概要: Position: Empowering Time Series Reasoning with Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01477v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 16:10:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:03:00.520530
• Title: Position: Empowering Time Series Reasoning with Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: 位置:マルチモーダルLDMを用いた時系列推論
• Authors: Yaxuan Kong, Yiyuan Yang, Shiyu Wang, Chenghao Liu, Yuxuan Liang, Ming Jin, Stefan Zohren, Dan Pei, Yan Liu, Qingsong Wen,
• Abstract要約: マルチモーダル言語モデル (MLLM) は時系列解析においてより強力で柔軟な推論を可能にすると論じる。 我々は、MLLMにおける信頼、解釈可能性、堅牢な推論を優先する戦略を開発することで、この可能性を活用するよう研究者や実践者に呼びかける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.73647759532127
• License:
• Abstract: Understanding time series data is crucial for multiple real-world applications. While large language models (LLMs) show promise in time series tasks, current approaches often rely on numerical data alone, overlooking the multimodal nature of time-dependent information, such as textual descriptions, visual data, and audio signals. Moreover, these methods underutilize LLMs' reasoning capabilities, limiting the analysis to surface-level interpretations instead of deeper temporal and multimodal reasoning. In this position paper, we argue that multimodal LLMs (MLLMs) can enable more powerful and flexible reasoning for time series analysis, enhancing decision-making and real-world applications. We call on researchers and practitioners to leverage this potential by developing strategies that prioritize trust, interpretability, and robust reasoning in MLLMs. Lastly, we highlight key research directions, including novel reasoning paradigms, architectural innovations, and domain-specific applications, to advance time series reasoning with MLLMs.
• Abstract（参考訳）: 時系列データを理解することは、複数の実世界のアプリケーションにとって不可欠である。 大規模言語モデル(LLM)は時系列タスクにおいて有望であるが、現在のアプローチは、テキスト記述、視覚データ、音声信号などの時間依存情報のマルチモーダルな性質を見越して、数値データのみに依存していることが多い。 さらに、これらの手法はLLMの推論能力を弱め、解析を時間的・マルチモーダルな推論ではなく、表面レベルでの解釈に限定する。 本稿では,マルチモーダル LLM (MLLM) が時系列解析においてより強力で柔軟な推論を可能にし,意思決定や実世界の応用を向上することができることを論じる。 我々は、MLLMにおける信頼、解釈可能性、堅牢な推論を優先する戦略を開発することで、この可能性を活用するよう研究者や実践者に呼びかける。 最後に,新たな推論パラダイム,アーキテクチャの革新,ドメイン固有のアプリケーションなど,MLLMによる時系列推論を先進的に進めるための重要な研究方向を強調した。

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