論文の概要: Fidel-TS: A High-Fidelity Benchmark for Multimodal Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24789v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 13:44:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:20.017909
• Title: Fidel-TS: A High-Fidelity Benchmark for Multimodal Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: Fidel-TS:マルチモーダル時系列予測のための高忠実ベンチマーク
• Authors: Zhijian Xu, Wanxu Cai, Xilin Dai, Zhaorong Deng, Qiang Xu,
• Abstract要約: 我々は、データソーシングの整合性、厳密な因果音性、構造的明快さに焦点をあてて、高忠実度ベンチマークのコア原則を定式化する。 ライブAPIからデータをソーシングすることで,これらの原則に基づいて構築された,新たな大規模ベンチマークであるFidel-TSを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.918481455788855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The evaluation of time series forecasting models is hindered by a critical lack of high-quality benchmarks, leading to a potential illusion of progress. Existing datasets suffer from issues ranging from pre-training data contamination in the age of LLMs to the causal and description leakage prevalent in early multimodal designs. To address this, we formalize the core principles of high-fidelity benchmarking, focusing on data sourcing integrity, strict causal soundness, and structural clarity. We introduce Fidel-TS, a new large-scale benchmark built from the ground up on these principles by sourcing data from live APIs. Our extensive experiments validate this approach by exposing the critical biases and design limitations of prior benchmarks. Furthermore, we conclusively demonstrate that the causal relevance of textual information is the key factor in unlocking genuine performance gains in multimodal forecasting.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測モデルの評価は、高品質なベンチマークの欠如によって妨げられ、潜在的に進歩の錯覚に繋がる。 既存のデータセットは、LLM時代のデータ汚染の事前訓練から、初期のマルチモーダル設計で一般的な因果的および記述的リークまで、様々な問題に悩まされている。 これを解決するために、データソーシングの整合性、厳密な因果音性、構造的明瞭性に着目して、高忠実度ベンチマークのコア原則を定式化する。 ライブAPIからデータをソーシングすることで,これらの原則に基づいて構築された,新たな大規模ベンチマークであるFidel-TSを紹介します。 我々は,従来のベンチマークの限界バイアスと設計限界を明らかにすることで,このアプローチを検証した。 さらに,テキスト情報の因果関係が,マルチモーダル予測における真のパフォーマンス向上の鍵となる要因であることを示す。

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