論文の概要: ChronoSteer: Bridging Large Language Model and Time Series Foundation Model via Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10083v1
• Date: Thu, 15 May 2025 08:37:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.247885
• Title: ChronoSteer: Bridging Large Language Model and Time Series Foundation Model via Synthetic Data
• Title（参考訳）: ChronoSteer: 合成データによる大規模言語モデルと時系列基礎モデルのブリッジ
• Authors: Chengsen Wang, Qi Qi, Zhongwen Rao, Lujia Pan, Jingyu Wang, Jianxin Liao,
• Abstract要約: 我々はChronoSteerを紹介した。ChronoSteerはマルチモーダルTSFMであり、テキストのリビジョン命令で操作できる。 クロスモーダルな命令系列ペアデータ不足を軽減するため,合成データに基づく2段階のトレーニング戦略を考案した。 ChronoSteerは、前回の最先端マルチモーダル法よりも25.7%の精度で予測精度が向上し、22.5%も向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.81326423408988
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional forecasting methods rely on unimodal time series data, limiting their ability to exploit rich textual information. Recently, large language models (LLMs) and time series foundation models (TSFMs) have demonstrated powerful capability in textual reasoning and temporal modeling, respectively. Integrating the strengths of both to construct a multimodal model that concurrently leverages both temporal and textual information for future inference has emerged as a critical research challenge. To address the scarcity of event-series paired data, we propose a decoupled framework: an LLM is employed to transform textual events into revision instructions, which are then used to steer the output of TSFM. To implement this framework, we introduce ChronoSteer, a multimodal TSFM that can be steered through textual revision instructions, effectively bridging LLM and TSFM. Moreover, to mitigate the shortage of cross-modal instruction-series paired data, we devise a two-stage training strategy based on synthetic data. In addition, we also construct a high-quality multimodal time series forecasting benchmark to address the information leakage concerns during evaluation. After integrating with an LLM, ChronoSteer, which is trained exclusively on synthetic data, achieves a 25.7% improvement in prediction accuracy compared to the unimodal backbone and a 22.5% gain over the previous state-of-the-art multimodal method.
• Abstract（参考訳）: 従来の予測手法は時系列データに依存しており、リッチなテキスト情報を利用する能力を制限している。 近年,大言語モデル (LLMs) と時系列基礎モデル (TSFMs) は,それぞれテキスト推論と時間モデルにおいて強力な能力を示している。 時間的およびテキスト的情報を同時に活用するマルチモーダルモデルの構築という両モデルの強みを統合することが,重要な研究課題となっている。 LLMはテキストイベントをリビジョン命令に変換するために使用され、TSFMの出力を制御するために使用される。 このフレームワークを実装するために,テキストの書き直し命令で操作できるマルチモーダルTSFMであるChronoSteerを導入し,LLMとTSFMを効果的にブリッジする。 さらに、クロスモーダルな命令系列ペアデータ不足を軽減するため、合成データに基づく2段階のトレーニング戦略を考案した。 また,評価中の情報漏洩問題に対処するため,高品質なマルチモーダル時系列予測ベンチマークを構築した。 LLMと統合した後、ChronoSteerは合成データのみに訓練され、単調なバックボーンと比較して予測精度が25.7%向上し、従来の最先端マルチモーダル法よりも22.5%向上した。

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