TimeBraid: Unifying Time Series and Language for Understanding and Forecasting
作者: Xinyue Wang, Jiacheng Pang, Kun Zhou, Kexin Zhang, Defu Cao, Fan Feng, Faisal, Songyao Jin, Yan Liu, Biwei Huang
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CE
发布日期: 2026-09-24
备注: 57 pages
💡 一句话要点
提出TimeBraid以统一时间序列与语言理解与预测
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时间序列分析 语言模型 多模态学习 联合训练 预测模型
📋 核心要点
- 现有方法在时间序列和语言理解的结合上存在不足，难以有效融合两种模态的信息。
- TimeBraid通过交错的全局残差注意力层对齐语言模型和时间序列模型，实现了两者的知识融合与共同理解。
- 在多项基准测试中，TimeBraid的性能与更大模型相当，展示了其在时间序列感知和预测任务中的有效性。
📝 摘要（中文）
我们提出了TimeBraid，这是一系列统一的时间序列和语言模型，通过交错的全局残差注意力层对预训练的语言模型和时间序列基础模型进行对齐。每个模型从一侧继承知识、指令跟随和推理，从另一侧继承连续信号感知和零-shot 预测，并在共享表示空间中融合这两种模式，使其能够被理解和生成。我们研究了使这种统一建模有效的设计选择，包括如何对齐两个表示空间、如何将语言与时间结构结合、如何平衡理解与生成，以及如何保持联合优化的稳定性。最终的方案结合了针对多样时间序列和文本任务的统一提示机制、稳定的联合训练，以及来自220万对策划的序列-文本对和490万条指令调优样本的监督。在涵盖时间序列感知、理解、推理以及上下文辅助和单模态预测的基准测试中，TimeBraid的表现与更大的一般性模型和特定任务的对手相当。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决时间序列与语言模型之间的有效融合问题。现有方法往往无法充分利用两者的优势，导致理解和预测能力不足。
核心思路：TimeBraid的核心思路是通过交错的全局残差注意力层将预训练的语言模型与时间序列模型对齐，从而实现知识和能力的共享与融合。这样的设计使得模型能够同时理解和生成两种模态的信息。
技术框架：TimeBraid的整体架构包括多个模块：首先是预训练的语言模型和时间序列模型，然后通过全局残差注意力层进行对齐，最后在共享表示空间中进行联合训练。该框架支持多样的任务，包括时间序列感知、理解和预测。
关键创新：TimeBraid的主要创新在于其统一的建模方式，能够在一个框架内处理时间序列和语言任务，克服了传统方法的局限性，实现了更高效的信息融合。
关键设计：在设计上，TimeBraid采用了稳定的联合训练机制，使用了220万对策划的序列-文本对和490万条指令调优样本进行监督，确保了模型的有效性和稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在多项基准测试中，TimeBraid的表现与更大的一般性模型相当，且在时间序列感知和预测任务中展现出优越的性能，证明了其在处理复杂数据任务中的有效性和竞争力。
🎯 应用场景
TimeBraid的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括金融市场预测、智能客服系统、医疗数据分析等。通过有效结合时间序列与语言理解，该模型能够提升对复杂数据的分析能力，推动相关领域的智能化进程。
📄 摘要（原文）
We present TimeBraid, a series of unified time-series and language models that align pretrained language models and pretrained time-series foundation models through interleaved global residual attention layers. Each model inherits knowledge, instruction following, and reasoning from one side, continuous-signal perception and zero-shot forecasting from the other, and fuses the two in a shared representation space where both modalities are understood and generated. We study the design choices that make such unified modeling work: where to align the two representation spaces, how to ground language in temporal structure, how to balance understanding with generation, and how to keep joint optimization stable. The resulting recipe combines a unified prompting scheme for diverse time-series and text tasks, stabilized joint training, and supervision from 2.2M curated series--text pairs and 4.9M instruction-tuning samples. Across benchmarks spanning time-series perception, understanding, reasoning, and both context-aided and unimodal forecasting, TimeBraid remains competitive with far larger general-purpose models and task-specific counterparts.