MTBench: A Multimodal Time Series Benchmark for Temporal Reasoning and Question Answering
作者: Jialin Chen, Aosong Feng, Ziyu Zhao, Juan Garza, Gaukhar Nurbek, Cheng Qin, Ali Maatouk, Leandros Tassiulas, Yifeng Gao, Rex Ying
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-03-21
备注: 14 pages
💡 一句话要点
提出MTBench多模态时间序列基准，用于评估LLM在时序推理和问答中的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 时间序列分析 自然语言处理 大型语言模型 基准数据集
📋 核心要点
- 现有方法难以有效评估跨模态推理和复杂问答，无法充分捕捉文本叙述和时间序列之间的复杂关系。
- MTBench通过构建大规模金融和天气领域的多模态数据集，为评估LLM的时序推理和文本理解能力提供基准。
- 实验结果揭示了现有LLM在捕捉长期依赖、解释因果关系和融合多模态信息方面存在显著挑战。
📝 摘要（中文）
本文提出了多模态时间序列基准（MTBench），旨在评估大型语言模型（LLM）在金融和天气领域的时间序列和文本理解能力。现有的多模态时间序列数据集在评估跨模态推理和复杂问答方面存在不足，而这些能力对于捕捉叙述性信息和时间模式之间的复杂交互至关重要。MTBench包含配对的时间序列和文本数据，包括金融新闻及其对应的股价变动，以及与历史温度记录对齐的天气报告。MTBench提供了一个全面的测试平台，用于模型联合推理结构化数值趋势和非结构化文本叙述。该基准支持时间序列预测、语义和技术趋势分析以及新闻驱动的问答等多种任务，这些任务旨在考察模型捕捉时间依赖性、从文本上下文中提取关键见解以及整合跨模态信息的能力。对最先进的LLM在MTBench上进行了评估，结果表明当前模型在捕捉长期依赖性、解释金融和天气趋势中的因果关系以及有效融合多模态信息方面面临重大挑战。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在处理多模态时间序列数据时，尤其是在需要结合文本信息进行推理和问答的任务中，表现不足。现有的多模态时间序列数据集缺乏对跨模态推理和复杂问答能力的有效评估，无法充分捕捉文本叙述和时间模式之间的复杂交互。
核心思路：MTBench的核心思路是构建一个大规模、高质量的多模态时间序列基准数据集，该数据集包含配对的时间序列和文本数据，例如金融新闻和股价变动，以及天气报告和温度记录。通过设计多样化的任务，例如时间序列预测、趋势分析和新闻驱动的问答，来全面评估LLM在理解和整合多模态信息方面的能力。
技术框架：MTBench数据集包含两个主要领域：金融和天气。金融领域的数据包括金融新闻和对应的股票价格变动，天气领域的数据包括天气报告和历史温度记录。数据集的构建流程包括数据收集、数据清洗、数据对齐和任务定义。任务定义包括时间序列预测、语义和技术趋势分析以及新闻驱动的问答。评估流程包括选择合适的LLM模型、在MTBench数据集上进行训练和测试，并使用标准指标评估模型的性能。
关键创新：MTBench的关键创新在于其大规模、高质量的多模态时间序列数据集，以及其针对跨模态推理和复杂问答能力设计的多样化任务。与现有基准相比，MTBench更侧重于评估模型在理解和整合文本叙述和时间模式之间的复杂交互方面的能力。
关键设计：MTBench数据集的关键设计包括数据对齐策略，确保文本和时间序列数据在时间上保持一致。任务设计方面，新闻驱动的问答任务需要模型能够理解新闻内容，并将其与时间序列数据结合起来进行推理。评估指标方面，除了传统的预测精度指标外，还引入了用于评估问答准确性的指标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在MTBench上对现有LLM的评估结果表明，这些模型在捕捉长期依赖、解释因果关系和融合多模态信息方面存在显著挑战。例如，模型在预测长期股价变动或理解复杂天气模式时表现不佳。这些结果突显了当前模型在处理多模态时间序列数据方面的局限性，并为未来的研究方向提供了指导。
🎯 应用场景
MTBench的研究成果可应用于金融风险预测、智能投顾、天气预报优化、灾害预警等领域。通过提升模型对多模态时间序列数据的理解和推理能力，可以更准确地预测市场趋势、优化投资策略、提高天气预报的准确性，并为应对自然灾害提供更有效的支持。
📄 摘要（原文）
Understanding the relationship between textual news and time-series evolution is a critical yet under-explored challenge in applied data science. While multimodal learning has gained traction, existing multimodal time-series datasets fall short in evaluating cross-modal reasoning and complex question answering, which are essential for capturing complex interactions between narrative information and temporal patterns. To bridge this gap, we introduce Multimodal Time Series Benchmark (MTBench), a large-scale benchmark designed to evaluate large language models (LLMs) on time series and text understanding across financial and weather domains. MTbench comprises paired time series and textual data, including financial news with corresponding stock price movements and weather reports aligned with historical temperature records. Unlike existing benchmarks that focus on isolated modalities, MTbench provides a comprehensive testbed for models to jointly reason over structured numerical trends and unstructured textual narratives. The richness of MTbench enables formulation of diverse tasks that require a deep understanding of both text and time-series data, including time-series forecasting, semantic and technical trend analysis, and news-driven question answering (QA). These tasks target the model's ability to capture temporal dependencies, extract key insights from textual context, and integrate cross-modal information. We evaluate state-of-the-art LLMs on MTbench, analyzing their effectiveness in modeling the complex relationships between news narratives and temporal patterns. Our findings reveal significant challenges in current models, including difficulties in capturing long-term dependencies, interpreting causality in financial and weather trends, and effectively fusing multimodal information.