Adapting Large Language Models for Time Series Modeling via a Novel Parameter-efficient Adaptation Method

📄 arXiv: 2502.13725v1 📥 PDF

作者: Juyuan Zhang, Wei Zhu, Jiechao Gao

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-19

💡 一句话要点

Time-LlaMA：一种高效参数适配方法，用于大型语言模型在时间序列建模中的应用

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间序列建模 大型语言模型 参数高效适配 低秩适配 模态对齐 时间序列预测 D-LoRA

📋 核心要点

  1. 现有时间序列建模方法难以有效对齐时间序列和自然语言模态，且推理效率不高，限制了LLM在时间序列领域的应用。
  2. Time-LlaMA通过线性token化、模态对齐和动态低秩适配（D-LoRA）技术，使LLM能够更好地适应时间序列建模任务。
  3. 实验结果表明，Time-LlaMA在多个真实世界时间序列任务上取得了SOTA性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

时间序列建模在许多实际应用中至关重要，并已被广泛研究。虽然预训练基础模型在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域取得了令人瞩目的进展，但它们在时间序列领域的发展受到数据稀疏性的限制。最近的一系列研究表明，大型语言模型（LLM）在复杂token序列上具有强大的模式识别和推理能力。然而，目前的文献尚未在（a）有效对齐时间序列和自然语言模态，以及（b）保持推理效率之间取得高质量的平衡。为了解决上述问题，我们提出了Time-LlaMA框架。Time-LlaMA首先通过线性token化机制将时间序列输入转换为token嵌入。其次，时间序列token嵌入与文本提示对齐。第三，为了进一步使LLM骨干网络适应时间序列建模，我们开发了一种动态低秩适配技术（D-LoRA）。D-LoRA动态地为Transformer骨干网络的每一层中的每个时间序列输入选择最合适的LoRA模块，从而增强模型的预测能力。我们在大量具有挑战性的真实世界时间序列任务上的实验结果证实，我们提出的方法实现了最先进（SOTA）的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有时间序列建模方法，尤其是基于大型语言模型的方法，在对齐时间序列和自然语言模态方面存在不足，同时难以保证推理效率。这限制了大型语言模型在时间序列领域的应用，阻碍了其强大的模式识别和推理能力在时间序列预测中的发挥。

核心思路：Time-LlaMA的核心思路是将时间序列数据转换为token嵌入，并与文本提示对齐，从而利用大型语言模型的强大能力。同时，采用动态低秩适配（D-LoRA）技术，在保证模型性能的同时，提高推理效率。通过动态选择LoRA模块，使模型能够更好地适应不同的时间序列输入。

技术框架：Time-LlaMA框架主要包含三个阶段：1) 线性Token化：将时间序列输入通过线性映射转换为token嵌入。2) 模态对齐：将时间序列token嵌入与文本提示对齐，使LLM能够理解时间序列数据的含义。3) 动态低秩适配（D-LoRA）：使用D-LoRA技术对LLM骨干网络进行适配，增强模型对时间序列数据的预测能力。

关键创新：Time-LlaMA的关键创新在于动态低秩适配（D-LoRA）技术。与传统的LoRA方法不同，D-LoRA能够根据不同的时间序列输入，动态地选择Transformer骨干网络每一层中最合适的LoRA模块。这种动态选择机制使得模型能够更好地适应不同的时间序列数据，从而提高预测性能。

关键设计：D-LoRA的关键设计在于如何动态选择LoRA模块。具体来说，对于每个时间序列输入，D-LoRA会计算一个权重向量，该向量表示每个LoRA模块的重要性。然后，根据这个权重向量，选择最合适的LoRA模块。选择过程可能涉及到一些阈值或者排序策略。具体的损失函数和网络结构细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

Time-LlaMA在多个具有挑战性的真实世界时间序列任务上取得了SOTA性能。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有给出，属于未知信息。但可以确定的是，该方法在时间序列预测任务上相比现有方法有显著的性能提升。

🎯 应用场景

Time-LlaMA具有广泛的应用前景，可用于金融市场的股票价格预测、能源消耗预测、交通流量预测、医疗健康领域的疾病预测等。该研究能够提升时间序列预测的准确性和效率，为相关领域的决策提供更可靠的依据，并推动大型语言模型在时间序列分析领域的应用。

📄 摘要（原文）

Time series modeling holds significant importance in many real-world applications and has been extensively studied. While pre-trained foundation models have made impressive strides in the fields of natural language processing (NLP) and computer vision (CV), their development in time series domains has been constrained by data sparsity. A series of recent studies have demonstrated that large language models (LLMs) possess robust pattern recognition and reasoning abilities over complex sequences of tokens. However, the current literature have yet striked a high-quality balance between (a) effectively aligning the time series and natural language modalities, and (b) keeping the inference efficiency. To address the above issues, we now propose the Time-LlaMA framework. Time-LlaMA first converts the time series input into token embeddings through a linear tokenization mechanism. Second, the time series token embeddings are aligned with the text prompts. Third, to further adapt the LLM backbone for time series modeling, we have developed a dynamic low-rank adaptation technique (D-LoRA). D-LoRA dynamically chooses the most suitable LoRA modules at each layer of the Transformer backbone for each time series input, enhancing the model's predictive capabilities. Our experimental results on an extensive collection of challenging real-world time series tasks confirm that our proposed method achieves the state-of-the-art (SOTA) performance.