論文の概要: Context information can be more important than reasoning for time series forecasting with a large language model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05699v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 21:39:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:34:34.327664
• Title: Context information can be more important than reasoning for time series forecasting with a large language model
• Title（参考訳）: 文脈情報は、大言語モデルによる時系列予測の推論よりも重要である。
• Authors: Janghoon Yang,
• Abstract要約: 時系列予測のための大規模言語モデル(LLM)の特性について検討する。 発見は、単一のプロンプト法が普遍的に適用できないことを示している。 LLMは、しばしばプロンプトによって記述された手順に従わない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: With the evolution of large language models (LLMs), there is growing interest in leveraging LLMs for time series tasks. In this paper, we explore the characteristics of LLMs for time series forecasting by considering various existing and proposed prompting techniques. Forecasting for both short and long time series was evaluated. Our findings indicate that no single prompting method is universally applicable. It was also observed that simply providing proper context information related to the time series, without additional reasoning prompts, can achieve performance comparable to the best-performing prompt for each case. From this observation, it is expected that providing proper context information can be more crucial than a prompt for specific reasoning in time series forecasting. Several weaknesses in prompting for time series forecasting were also identified. First, LLMs often fail to follow the procedures described by the prompt. Second, when reasoning steps involve simple algebraic calculations with several operands, LLMs often fail to calculate accurately. Third, LLMs sometimes misunderstand the semantics of prompts, resulting in incomplete responses.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進化に伴い、時系列タスクにLLMを活用することへの関心が高まっている。 本稿では, 時系列予測におけるLLMの特性について, 様々な既存および提案手法を考慮し検討する。 ショート・タイム・シリーズおよびロング・タイム・シリーズの予測について検討した。 以上の結果から, 単一のプロンプト法は適用不可能であることが示唆された。 また、時系列に関連する適切なコンテキスト情報を簡単に提供して、追加の推論プロンプトを使わずに、各ケースで最高のパフォーマンスプロンプトに匹敵するパフォーマンスを達成できることも観察された。 この観察から,時系列予測において,適切な文脈情報の提供は特定の推論のプロンプトよりも重要であることが期待される。 時系列の予測を促すいくつかの弱点も特定された。 まず、LSMはプロンプトによって記述された手順に従わないことが多い。 第二に、数個のオペランドを持つ単純な代数計算を含む推論ステップでは、LLMは正確な計算に失敗することが多い。 第3に、LLMは時にプロンプトの意味を誤解し、不完全な応答をもたらす。

関連論文リスト

• Position: Empowering Time Series Reasoning with Multimodal LLMs [49.73647759532127]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T16:10:48Z)
• Context is Key: A Benchmark for Forecasting with Essential Textual Information [87.3175915185287]
  コンテキスト is Key" (CiK) は、数値データを多種多様なテキストコンテキストと組み合わせた予測ベンチマークである。 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。 提案手法は,提案するベンチマークにおいて,他の試験手法よりも優れる簡易かつ効果的なLCMプロンプト法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:56:08Z)
• Can LLMs Understand Time Series Anomalies? [20.848375315326305]
  大規模言語モデル (LLM) は時系列予測で人気を博しているが, 異常検出の可能性はほとんど未解明である。 本研究では,ゼロショットと少数ショットのシナリオに着目し,時系列データ中の異常をLLMが理解し,検出できるかどうかを検討する。 この結果から,LLMは時系列異常を理解できるが,その推論能力に基づく多くの共通予想は成り立たないことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T19:16:02Z)
• Are Language Models Actually Useful for Time Series Forecasting? [21.378728572776897]
  LLM成分を除去したり,基本的な注意層に置き換えたりしても,予測性能は低下しないことがわかった。 また、計算コストがかなり高いにもかかわらず、事前訓練されたLLMは、スクラッチから訓練されたモデルに劣らないことが判明した。 我々は時系列エンコーダを探索し、パッチとアテンション構造がLLMベースの予測器と同様に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-22T03:33:38Z)
• Time Series Forecasting with LLMs: Understanding and Enhancing Model Capabilities [46.02234423159257]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの分野に適用され、近年急速に発展してきた。 近年の研究では、大規模な言語モデルを、さらなる微調整を行なわずに、アンフェロショット時系列推論として扱っている。 本研究は,LLMが周期性に欠けるデータセットにおいて,明確なパターンや傾向を持つ時系列予測において良好に機能することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T17:15:28Z)
• Learning to Generate Explainable Stock Predictions using Self-Reflective Large Language Models [54.21695754082441]
  説明可能なストック予測を生成するために,LLM(Large Language Models)を教えるフレームワークを提案する。 反射剤は自己推論によって過去の株価の動きを説明する方法を学ぶ一方、PPOトレーナーは最も可能性の高い説明を生成するためにモデルを訓練する。 我々のフレームワークは従来のディープラーニング法とLLM法の両方を予測精度とマシューズ相関係数で上回ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T03:18:58Z)
• Empowering Time Series Analysis with Large Language Models: A Survey [24.202539098675953]
  本稿では,大規模言語モデルを用いた時系列解析手法の体系的概要について述べる。 具体的には、まず、時系列の文脈で言語モデルを適用する際の課題とモチベーションについて述べる。 次に、既存のメソッドを異なるグループ(ダイレクトクエリ、トークン化、プロンプトデザイン、ファインチューン、モデル統合)に分類し、各グループにおける主要なアイデアを強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T16:46:35Z)
• AutoTimes: Autoregressive Time Series Forecasters via Large Language Models [67.83502953961505]
  AutoTimesは時系列を言語トークンの埋め込み空間に投影し、任意の長さで将来予測を生成する。 時系列をプロンプトとして定式化し、ルックバックウィンドウを越えて予測のコンテキストを拡張する。 AutoTimesは、トレーニング可能なパラメータが0.1%、トレーニング/推論のスピードアップが5ドル以上で最先端を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T06:59:21Z)
• MenatQA: A New Dataset for Testing the Temporal Comprehension and Reasoning Abilities of Large Language Models [17.322480769274062]
  大規模言語モデル(LLM)は、多くの自然言語処理(NLP)タスクにおいてほぼ飽和した性能を示している。 本稿では,LLMの時間的理解と推論能力を評価するために,合計2,853個のサンプルを用いた多感性因子時間QA(MenatQA)を構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T13:19:52Z)
• 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)

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。