Inferring Events from Time Series using Language Models

📄 arXiv: 2503.14190v2 📥 PDF

作者: Mingtian Tan, Mike A. Merrill, Zack Gottesman, Tim Althoff, David Evans, Tom Hartvigsen

分类: cs.AI

发布日期: 2025-03-18 (更新: 2025-05-23)

备注: 21 pages, 15 Figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

首个研究：利用大型语言模型从时间序列数据中推断事件

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间序列分析 事件推断 大型语言模型 自然语言理解 蒸馏训练

📋 核心要点

  1. 分析时间序列数据以理解潜在事件是关键任务，但现有方法在将时间序列变化与自然语言描述的事件关联方面存在挑战。
  2. 该论文探索了利用大型语言模型直接从时间序列数据推断事件的可能性，核心思想是利用LLM的自然语言理解和推理能力。
  3. 实验结果表明，部分LLM在匹配事件序列与时间序列数据方面表现出潜力，并通过蒸馏和自提升等优化手段进一步提升了模型性能。

📝 摘要（中文）

本文首次研究了大型语言模型（LLMs）是否能够从时间序列数据中推断出用自然语言描述的事件。作者构建了一个新的基准数据集，利用体育数据评估了18个LLM在匹配事件序列与实值时间序列数据方面的能力。实验结果表明，一些当前的LLM展现出了良好的能力，其中OpenAI的o1模型表现最佳，但DS-R1-distill-Qwen-32B模型优于GPT-4o等专有模型。通过分析推理失败的原因，作者发现了提升性能的明确途径。通过应用后训练优化技术，如蒸馏和自我提升，显著提高了Qwen2.5 1.5B模型的性能，使其结果仅次于o1模型。所有复现工作所需的资源均已公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从时间序列数据中推断出对应事件的问题。现有方法通常依赖于领域知识或手工设计的特征工程，难以泛化到不同领域，且无法直接与自然语言描述的事件建立联系。因此，如何利用LLM的强大能力，自动地从时间序列数据中推断出事件，是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的自然语言理解和推理能力，直接将时间序列数据映射到事件描述。通过训练LLM，使其能够理解时间序列数据的变化模式，并将其与相应的事件描述关联起来。这种方法避免了手工特征工程的需要，并能够利用LLM的知识库来提高推理的准确性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 构建包含时间序列数据和对应事件描述的基准数据集；2) 选择合适的LLM作为基础模型；3) 设计合适的输入格式，将时间序列数据和候选事件序列输入到LLM中；4) 利用LLM对候选事件序列进行排序，选择与时间序列数据最匹配的事件序列；5) 通过分析推理失败的原因，进行模型优化，例如蒸馏和自提升。

关键创新：论文的关键创新在于首次探索了利用LLM从时间序列数据中推断事件的可能性。与传统方法相比，该方法无需手工特征工程，能够直接利用LLM的自然语言理解和推理能力。此外，论文还通过分析推理失败的原因，提出了有效的模型优化方法，例如蒸馏和自提升，进一步提高了模型性能。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 构建了一个新的基准数据集，包含体育数据和对应的事件描述；2) 选择了多个LLM作为基础模型，包括OpenAI的o1模型和Qwen2.5 1.5B模型；3) 设计了一种输入格式，将时间序列数据和候选事件序列输入到LLM中；4) 使用交叉熵损失函数训练LLM，使其能够对候选事件序列进行排序；5) 使用蒸馏和自提升等技术优化模型性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，一些当前的LLM在匹配事件序列与时间序列数据方面表现出潜力，其中OpenAI的o1模型表现最佳，但DS-R1-distill-Qwen-32B模型优于GPT-4o等专有模型。通过应用后训练优化技术，如蒸馏和自我提升，显著提高了Qwen2.5 1.5B模型的性能，使其结果仅次于o1模型。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用前景，例如金融领域可以通过分析股票价格的时间序列数据来推断市场事件，医疗领域可以通过分析生理信号的时间序列数据来推断患者的健康状况。此外，该研究还可以应用于智能监控、工业控制等领域，实现对事件的自动识别和预警，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Time series data measure how environments change over time and drive decision-making in critical domains like finance and healthcare. A common goal in analyzing time series data is to understand the underlying events that cause the observed variations. We conduct the first study of whether Large Language Models (LLMs) can infer events described with natural language from time series data. We evaluate 18 LLMs on a task to match event sequences with real-valued time series data using a new benchmark we develop using sports data. Several current LLMs demonstrate promising abilities, with OpenAI's o1 performing the best but with DS-R1-distill-Qwen-32B outperforming proprietary models such as GPT-4o. From insights derived from analyzing reasoning failures, we also find clear avenues to improve performance. By applying post-training optimizations, i.e., distillation and self-improvement, we significantly enhance the performance of the Qwen2.5 1.5B, achieving results second only to o1. All resources needed to reproduce our work are available: https://github.com/BennyTMT/GAMETime