論文の概要: Prompting Underestimates LLM Capability for Time Series Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03464v1
- Date: Tue, 06 Jan 2026 23:31:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.088497
- Title: Prompting Underestimates LLM Capability for Time Series Classification
- Title（参考訳）: 時系列分類におけるLDM能力の過小評価
- Authors: Dan Schumacher, Erfan Nourbakhsh, Rocky Slavin, Anthony Rios,
- Abstract要約: その結果,大規模言語モデル (LLM) は時系列分類において性能が低いことが示唆された。
この結論は、モデルの表現能力よりも、プロンプトベースの生成の限界を反映していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.5302581726803615
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Prompt-based evaluations suggest that large language models (LLMs) perform poorly on time series classification, raising doubts about whether they encode meaningful temporal structure. We show that this conclusion reflects limitations of prompt-based generation rather than the model's representational capacity by directly comparing prompt outputs with linear probes over the same internal representations. While zero-shot prompting performs near chance, linear probes improve average F1 from 0.15-0.26 to 0.61-0.67, often matching or exceeding specialized time series models. Layer-wise analyses further show that class-discriminative time series information emerges in early transformer layers and is amplified by visual and multimodal inputs. Together, these results demonstrate a systematic mismatch between what LLMs internally represent and what prompt-based evaluation reveals, leading current evaluations to underestimate their time series understanding.
- Abstract（参考訳）: プロンプトに基づく評価では、大規模言語モデル (LLM) は時系列分類では性能が悪く、意味のある時間構造を符号化するかどうかに疑問が生じる。
この結論は,同じ内部表現上の線形プローブとプロンプト出力を直接比較することにより,モデル表現能力よりもプロンプトベース生成の限界を反映していることを示す。
ゼロショットプロンプトは近い確率で実行されるが、線形プローブは平均F1を0.15-0.26から0.61-0.67に改善し、しばしば特別な時系列モデルと一致するか超える。
レイヤワイズ分析により、初期変圧器層にクラス識別時系列情報が出現し、視覚的およびマルチモーダル入力によって増幅されることが示された。
これらの結果は,LLMの内部的表現とプロンプトに基づく評価との体系的なミスマッチを示し,時系列理解の過小評価に繋がる。
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