論文の概要: LLM-Prompt: Integrated Heterogeneous Prompts for Unlocking LLMs in Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17631v1
• Date: Sat, 21 Jun 2025 08:22:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.51529
• Title: LLM-Prompt: Integrated Heterogeneous Prompts for Unlocking LLMs in Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: LLM-Prompt:時系列予測におけるLLMのアンロックのための統合的不均一プロンプト
• Authors: Zesen Wang, Yonggang Li, Lijuan Lan,
• Abstract要約: 時系列予測は、変数間の時間的依存関係を将来の状態推論のためにモデル化することを目的としている。 近年の研究では,大規模言語モデル (LLM) が時系列予測において有望な性能を達成することが示されている。 マルチプロンプト情報とモーダル間セマンティックアライメントを組み合わせたLLMベースの時系列予測フレームワークLLM-Promptを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.881217428928315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series forecasting aims to model temporal dependencies among variables for future state inference, holding significant importance and widespread applications in real-world scenarios. Although deep learning-based methods have achieved remarkable progress, they still exhibit suboptimal performance in long-term forecasting and data-scarce scenarios. Recent research demonstrates that large language models (LLMs) achieve promising performance in time series forecasting. However, we find existing LLM-based methods still have shortcomings: (1) the absence of a unified paradigm for textual prompt formulation and (2) the neglect of modality discrepancies between textual prompts and time series. To address this, we propose LLM-Prompt, an LLM-based time series forecasting framework integrating multi-prompt information and cross-modal semantic alignment. Specifically, we first construct a unified textual prompt paradigm containing learnable soft prompts and textualized hard prompts. Second, to enhance LLMs' comprehensive understanding of the forecasting task, we design a semantic space embedding and cross-modal alignment module to achieve cross-modal fusion of temporal and textual information. Finally, the transformed time series from the LLMs are projected to obtain the forecasts. Comprehensive evaluations on 6 public datasets and 3 carbon emission datasets demonstrate that LLM-Prompt is a powerful framework for time series forecasting.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、変数間の時間的依存関係を将来の状態推論のためにモデル化することを目的としており、現実世界のシナリオにおいて重要な重要性と広範な応用を保っている。 深層学習に基づく手法は目覚ましい進歩を遂げているが、長期的な予測やデータスカースシナリオでは、依然として準最適性能を示している。 近年の研究では,大規模言語モデル (LLM) が時系列予測において有望な性能を達成することが示されている。 しかし,既存のLCM法には,(1)テキストプロンプト定式化のための統一パラダイムの欠如,(2)テキストプロンプトと時系列間のモダリティの相違の無視,といった欠点がまだ残っている。 そこで本研究では,マルチプロンプト情報とモーダル間セマンティックアライメントを組み合わせたLLMベースの時系列予測フレームワークであるLLM-Promptを提案する。 具体的には、まず、学習可能なソフトプロンプトとテキスト化されたハードプロンプトを含む統一されたテキストプロンプトパラダイムを構築する。 第2に,LLMの予測タスクに対する包括的理解を高めるため,時間情報とテキスト情報の相互融合を実現するために,意味空間の埋め込みと相互モーダルアライメントモジュールを設計する。 最後に、LLMから変換された時系列を投影し、予測値を得る。 6つの公開データセットと3つの炭素排出データセットに関する総合的な評価は、LLM-Promptが時系列予測の強力なフレームワークであることを示している。

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