TimeOmni-1: Incentivizing Complex Reasoning with Time Series in Large Language Models
作者: Tong Guan, Zijie Meng, Dianqi Li, Shiyu Wang, Chao-Han Huck Yang, Qingsong Wen, Zuozhu Liu, Sabato Marco Siniscalchi, Ming Jin, Shirui Pan
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-09-29
💡 一句话要点
提出TimeOmni-1，通过时间序列推理套件TSR-Suite，解决大语言模型在复杂时间序列推理任务中的挑战。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时间序列推理 大语言模型 多模态学习 因果关系发现 事件感知预测 强化学习 Transformer
📋 核心要点
- 现有时间序列数据集缺乏深度推理能力，限制了时间序列推理模型的发展。
- 提出TimeOmni-1模型，并构建TSR-Suite数据集，支持时间序列推理模型的评估和训练。
- 实验表明，TimeOmni-1在因果关系发现和事件感知预测任务上显著优于GPT-4.1。
📝 摘要（中文）
近年来，多模态时间序列学习的进步表明，分析重点已从基本模式转向高级时间序列理解和推理。然而，现有的多模态时间序列数据集大多停留在表面对齐和问答层面，缺乏真正的推理深度。由于缺乏明确定义的、真正需要时间序列推理的任务，以及高质量数据的稀缺，构建实用的时间序列推理模型（TSRM）的进展受到限制。为此，我们引入了时间序列推理套件（TSR-Suite），它形式化了四个原子任务，涵盖了时间序列推理的三个基本能力：（1）通过场景理解和因果关系发现获得的感知；（2）通过事件感知预测实现的推断；（3）通过对感知和推断的审议而形成的决策。TSR-Suite是第一个全面的时间序列推理套件，不仅支持彻底的评估，还支持TSRM的数据管道和训练。它包含超过23K个样本，其中2.3K个样本是通过人工指导的分层注释过程精心策划的。在此基础上，我们推出了TimeOmni-1，这是第一个旨在解决需要时间序列推理的各种实际问题的统一推理模型。该模型经过多阶段训练，集成了任务场景、新的奖励函数和定制优化。实验表明，TimeOmni-1在所有任务中都具有强大的分布外泛化能力，并实现了很高的有效响应率。与GPT-4.1相比，它显著提高了因果关系发现的准确率（64.0% vs. 35.9%），并且在事件感知预测任务中，有效响应率提高了6%以上。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型在处理时间序列数据时，缺乏深度推理能力，主要体现在无法进行有效的因果关系发现、事件感知预测和基于时间序列的决策制定。现有的多模态时间序列数据集主要集中在表面对齐和简单问答，无法满足复杂推理任务的需求。
核心思路：论文的核心思路是构建一个统一的时间序列推理模型TimeOmni-1，并配合一个全面的时间序列推理套件TSR-Suite，从而解决大语言模型在时间序列推理方面的不足。通过多任务学习、奖励函数设计和定制优化，提升模型在感知、推断和决策方面的能力。
技术框架：TimeOmni-1的训练分为多个阶段，首先利用TSR-Suite数据集进行预训练，然后通过强化学习进行微调。TSR-Suite包含四个原子任务：场景理解、因果关系发现、事件感知预测和决策制定。模型采用Transformer架构，并针对时间序列数据的特点进行了优化。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个统一的时间序列推理模型TimeOmni-1，能够同时处理多种时间序列推理任务。此外，TSR-Suite数据集的构建也为时间序列推理模型的研究提供了高质量的数据支持。奖励函数的设计也考虑了时间序列推理的特点，例如，在因果关系发现任务中，奖励函数会惩罚错误的因果关系推断。
关键设计：TimeOmni-1模型采用了多头注意力机制，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。在训练过程中，使用了混合损失函数，包括交叉熵损失和强化学习奖励。TSR-Suite数据集中的样本经过人工指导的分层注释过程，保证了数据的质量和多样性。
📊 实验亮点
TimeOmni-1在TSR-Suite数据集上进行了广泛的实验，结果表明，该模型在所有任务中都具有强大的分布外泛化能力。与GPT-4.1相比，TimeOmni-1在因果关系发现任务中的准确率提高了64.0% vs. 35.9%，在事件感知预测任务中，有效响应率提高了6%以上。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于金融风险预测、智能交通管理、工业生产优化、医疗健康监测等领域。通过对时间序列数据的深度理解和推理，可以帮助人们做出更明智的决策，提高生产效率，降低风险。
📄 摘要（原文）
Recent advances in multimodal time series learning underscore a paradigm shift from analytics centered on basic patterns toward advanced time series understanding and reasoning. However, existing multimodal time series datasets mostly remain at the level of surface alignment and question answering, without reaching the depth of genuine reasoning. The absence of well-defined tasks that genuinely require time series reasoning, along with the scarcity of high-quality data, has limited progress in building practical time series reasoning models (TSRMs). To this end, we introduce Time Series Reasoning Suite (TSR-Suite), which formalizes four atomic tasks that span three fundamental capabilities for reasoning with time series: (1) perception, acquired through scenario understanding and causality discovery; (2) extrapolation, realized via event-aware forecasting; and (3) decision-making, developed through deliberation over perception and extrapolation. TSR-Suite is the first comprehensive time series reasoning suite that supports not only thorough evaluation but also the data pipeline and training of TSRMs. It contains more than 23K samples, of which 2.3K are carefully curated through a human-guided hierarchical annotation process. Building on this foundation, we introduce TimeOmni-1, the first unified reasoning model designed to address diverse real-world problems demanding time series reasoning. The model is trained in multiple stages, integrating a mixture of task scenarios, novel reward functions, and tailored optimizations. Experiments show that TimeOmni-1 delivers strong out-of-distribution generalization across all tasks and achieves a high rate of valid responses. It significantly improves causality discovery accuracy (64.0% vs. 35.9% with GPT-4.1) and raises the valid response rate by over 6% compared to GPT-4.1 on the event-aware forecasting task.