論文の概要: LAST SToP For Modeling Asynchronous Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01922v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 01:42:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:02:47.284170
• Title: LAST SToP For Modeling Asynchronous Time Series
• Title（参考訳）: 非同期時系列モデリングのためのLAST SToP
• Authors: Shubham Gupta, Thibaut Durand, Graham Taylor, Lilian W. Białokozowicz,
• Abstract要約: Asynchronous Time Series に合わせたLarge Language Models (LLM) のための新しいプロンプト設計を提案する。 我々のアプローチはイベント記述のリッチな自然言語を効果的に活用し、LLMはさまざまなドメインやタスクをまたがる推論において、広範囲にわたる知識の恩恵を受けることができる。 さらに、モデル性能を大幅に向上させる新しいプロンプトチューニング機構であるSoft Promptingを導入し、QLoRAのような既存の微調整方法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.401463051705377
• License:
• Abstract: We present a novel prompt design for Large Language Models (LLMs) tailored to Asynchronous Time Series. Unlike regular time series, which assume values at evenly spaced time points, asynchronous time series consist of timestamped events occurring at irregular intervals, each described in natural language. Our approach effectively utilizes the rich natural language of event descriptions, allowing LLMs to benefit from their broad world knowledge for reasoning across different domains and tasks. This allows us to extend the scope of asynchronous time series analysis beyond forecasting to include tasks like anomaly detection and data imputation. We further introduce Stochastic Soft Prompting, a novel prompt-tuning mechanism that significantly improves model performance, outperforming existing fine-tuning methods such as QLoRA. Through extensive experiments on real world datasets, we demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance across different tasks and datasets.
• Abstract（参考訳）: Asynchronous Time Series に合わせたLarge Language Models (LLM) のための新しいプロンプト設計を提案する。 等間隔のタイムポイントで値を仮定する通常の時系列とは異なり、非同期時系列は不規則な間隔で発生するタイムスタンプイベントで構成され、それぞれが自然言語で記述される。 我々のアプローチはイベント記述のリッチな自然言語を効果的に活用し、LLMはさまざまなドメインやタスクをまたがる推論において、広範囲にわたる知識の恩恵を受けることができる。 これにより、予測以上の非同期時系列解析の範囲を広げ、異常検出やデータ計算などのタスクを含めることができます。 さらに,Stochastic Soft Promptingを導入し,モデル性能を大幅に向上させ,QLoRAなどの既存の微調整手法よりも優れた性能を実現した。 実世界のデータセットに関する広範な実験を通じて、我々のアプローチがさまざまなタスクやデータセットにわたる最先端のパフォーマンスを達成することを実証する。

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