論文の概要: Efficient Model Selection for Time Series Forecasting via LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02119v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 20:33:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:55:54.490689
• Title: Efficient Model Selection for Time Series Forecasting via LLMs
• Title（参考訳）: LLMによる時系列予測のための効率的なモデル選択
• Authors: Wang Wei, Tiankai Yang, Hongjie Chen, Ryan A. Rossi, Yue Zhao, Franck Dernoncourt, Hoda Eldardiry,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) をモデル選択の軽量な代替手段として活用することを提案する。 提案手法は, LLMの固有知識と推論能力を活用することで, 明示的な性能行列の必要性を解消する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.31535714387368
• License:
• Abstract: Model selection is a critical step in time series forecasting, traditionally requiring extensive performance evaluations across various datasets. Meta-learning approaches aim to automate this process, but they typically depend on pre-constructed performance matrices, which are costly to build. In this work, we propose to leverage Large Language Models (LLMs) as a lightweight alternative for model selection. Our method eliminates the need for explicit performance matrices by utilizing the inherent knowledge and reasoning capabilities of LLMs. Through extensive experiments with LLaMA, GPT and Gemini, we demonstrate that our approach outperforms traditional meta-learning techniques and heuristic baselines, while significantly reducing computational overhead. These findings underscore the potential of LLMs in efficient model selection for time series forecasting.
• Abstract（参考訳）: モデル選択は時系列予測における重要なステップであり、伝統的に様々なデータセットに対して広範なパフォーマンス評価を必要とする。 メタ学習アプローチは、このプロセスを自動化することを目的としていますが、一般的には、ビルドにコストがかかる、事前構築されたパフォーマンスマトリックスに依存します。 本研究では,Large Language Models (LLM) をモデル選択の軽量な代替手段として活用することを提案する。 提案手法は, LLMの固有知識と推論能力を活用することで, 明示的な性能行列の必要性を解消する。 LLaMA, GPT, Geminiによる広範な実験により, 従来のメタラーニング手法やヒューリスティックベースラインよりも優れた性能を示しながら, 計算オーバーヘッドを大幅に低減した。 これらの結果は、時系列予測のための効率的なモデル選択におけるLCMの可能性を示している。

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