Fusing Large Language Models with Temporal Transformers for Time Series Forecasting

📄 arXiv: 2507.10098v1 📥 PDF

作者: Chen Su, Yuanhe Tian, Qinyu Liu, Jun Zhang, Yan Song

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-14

💡 一句话要点

融合大语言模型与时序Transformer用于时间序列预测

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

关键词: 时间序列预测 大语言模型 Transformer 模型融合 语义信息

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的时间序列预测方法，由于LLM本身不擅长处理连续数值型数据，导致性能不如直接训练的时序Transformer。
  2. 论文提出一种融合LLM和时序Transformer的新架构，利用LLM学习高层语义信息，并将其融入时序Transformer提取的时间动态信息中。
  3. 实验结果表明，该方法在基准数据集上有效，融合了语义信息和时间信息的模型能够更准确地预测未来值。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLM）在执行各种任务中展现出强大的能力，因此被应用于时间序列预测（TSF）任务，即利用给定的历史时间序列预测未来的值。现有的基于LLM的方法使用提示或微调策略将从文本数据中学习到的知识迁移到时间序列预测。然而，LLM擅长推理离散token和语义模式，但最初并非设计用于建模连续数值时间序列数据。文本和时间序列数据之间的差距导致LLM的性能不如直接在TSF数据上训练的普通Transformer模型。然而，普通Transformer通常难以学习高层次的语义模式。在本文中，我们设计了一种新颖的基于Transformer的架构，互补地利用LLM和普通Transformer，从而将LLM学习到的高层次语义表示集成到时间序列Transformer编码的时间信息中，通过融合LLM和Transformer的表示来获得混合表示。由此产生的融合表示包含历史时间动态和语义变化模式，使我们的模型能够预测更准确的未来值。在基准数据集上的实验证明了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：时间序列预测任务旨在根据历史时间序列数据预测未来的值。现有基于LLM的方法虽然试图利用LLM的强大能力，但由于LLM更擅长处理离散的文本数据，而时间序列数据是连续的数值型数据，因此直接应用LLM效果不佳。同时，传统的Transformer模型虽然擅长处理时间序列数据，但缺乏对高层语义信息的理解。

核心思路：论文的核心思路是将LLM和时序Transformer结合起来，利用LLM学习时间序列数据中的高层语义信息，然后将这些语义信息融入到时序Transformer提取的时间动态信息中，从而实现更准确的预测。这种融合的方式旨在弥补LLM在处理连续数值数据方面的不足，以及传统Transformer在理解高层语义信息方面的缺陷。

技术框架：整体架构包含两个主要分支：LLM分支和时序Transformer分支。LLM分支负责提取时间序列数据中的高层语义信息，时序Transformer分支负责提取时间序列数据中的时间动态信息。然后，通过一个融合模块将两个分支的输出进行融合，得到一个包含语义信息和时间信息的混合表示。最后，使用一个预测头根据混合表示预测未来的值。

关键创新：该方法最关键的创新点在于将LLM和时序Transformer进行融合，从而充分利用了LLM在语义理解方面的优势和时序Transformer在时间序列建模方面的优势。这种融合的方式不同于简单的微调或提示，而是通过一个专门设计的融合模块来实现信息的有效整合。

关键设计：融合模块的设计是关键。具体来说，可以使用注意力机制或者其他融合策略来将LLM和时序Transformer的输出进行融合。损失函数的设计也需要考虑两个分支的贡献，例如可以使用加权损失函数来平衡语义信息和时间信息的重要性。此外，LLM的选择和时序Transformer的结构也会影响最终的性能，需要根据具体的任务进行选择和调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个基准数据集上进行了实验，结果表明，所提出的融合模型在时间序列预测任务上取得了显著的性能提升。具体来说，与传统的Transformer模型相比，该模型在预测精度方面有明显的提高，尤其是在需要理解高层语义信息的场景下。实验结果验证了融合LLM和时序Transformer的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种时间序列预测场景，例如金融市场的股票价格预测、能源消耗预测、交通流量预测、天气预报等。通过融合LLM的语义理解能力，可以提高预测的准确性和鲁棒性，为决策提供更可靠的依据。未来，该方法还可以扩展到其他领域，例如医疗健康、工业制造等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Recently, large language models (LLMs) have demonstrated powerful capabilities in performing various tasks and thus are applied by recent studies to time series forecasting (TSF) tasks, which predict future values with the given historical time series. Existing LLM-based approaches transfer knowledge learned from text data to time series prediction using prompting or fine-tuning strategies. However, LLMs are proficient at reasoning over discrete tokens and semantic patterns but are not initially designed to model continuous numerical time series data. The gaps between text and time series data lead LLMs to achieve inferior performance to a vanilla Transformer model that is directly trained on TSF data. However, the vanilla Transformers often struggle to learn high-level semantic patterns. In this paper, we design a novel Transformer-based architecture that complementarily leverages LLMs and vanilla Transformers, so as to integrate the high-level semantic representations learned by LLMs into the temporal information encoded by time series Transformers, where a hybrid representation is obtained by fusing the representations from the LLM and the Transformer. The resulting fused representation contains both historical temporal dynamics and semantic variation patterns, allowing our model to predict more accurate future values. Experiments on benchmark datasets demonstrate the effectiveness of the proposed approach.