論文の概要: Inferring Events from Time Series using Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14190v2
• Date: Fri, 23 May 2025 00:58:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 15:51:02.887494
• Title: Inferring Events from Time Series using Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた時系列からのイベントの推測
• Authors: Mingtian Tan, Mike A. Merrill, Zack Gottesman, Tim Althoff, David Evans, Tom Hartvigsen,
• Abstract要約: 時系列データは、時間とともに環境がどのように変化するかを測定し、金融や医療といった重要な領域における意思決定を促進する。 本研究では,Large Language Models (LLMs) が時系列データから自然言語で記述された事象を推測できるかどうかを初めて検討する。 現在のLLMはいくつかの有望な能力を示しており、OpenAIのo1は最高だが、DS-R1-distill-Qwen-32BはGPT-4oのようなプロプライエタリなモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.414101942484582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series data measure how environments change over time and drive decision-making in critical domains like finance and healthcare. A common goal in analyzing time series data is to understand the underlying events that cause the observed variations. We conduct the first study of whether Large Language Models (LLMs) can infer events described with natural language from time series data. We evaluate 18 LLMs on a task to match event sequences with real-valued time series data using a new benchmark we develop using sports data. Several current LLMs demonstrate promising abilities, with OpenAI's o1 performing the best but with DS-R1-distill-Qwen-32B outperforming proprietary models such as GPT-4o. From insights derived from analyzing reasoning failures, we also find clear avenues to improve performance. By applying post-training optimizations, i.e., distillation and self-improvement, we significantly enhance the performance of the Qwen2.5 1.5B, achieving results second only to o1. All resources needed to reproduce our work are available: https://github.com/BennyTMT/GAMETime
• Abstract（参考訳）: 時系列データは、時間とともに環境がどのように変化するかを測定し、金融や医療といった重要な領域における意思決定を促進する。 時系列データを解析する一般的なゴールは、観測された変動の原因となるイベントを理解することである。 本研究では,Large Language Models (LLMs) が時系列データから自然言語で記述された事象を推測できるかどうかを初めて検討する。 我々は,スポーツデータを用いた新しいベンチマークを用いて,事象列と実数値時系列データとを一致させるタスクにおいて,18個のLLMを評価した。 現在のLLMはいくつかの有望な能力を示しており、OpenAIのo1は最高だが、DS-R1-distill-Qwen-32BはGPT-4oのようなプロプライエタリなモデルより優れている。 推論失敗の分析から得られた洞察から、パフォーマンスを改善するための明確な道を見つける。 蒸留や自己改善といった後処理の最適化を適用することで,Qwen2.5 1.5Bの性能を著しく向上させ,第2位はo1に留まった。 私たちの作業を再現するために必要なすべてのリソースは、https://github.com/BennyTMT/GAMETime.comで利用可能です。

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