Perceive, Solve, Reason: Progressive Capability Formation in Time Series-LLMs

📄 arXiv: 2610.23521v1 📥 PDF

作者: Xin Qiu, Junlong Tong, Wei Zhang, Xiaoyu Shen

分类: cs.CL

发布日期: 2026-10-16

💡 一句话要点

提出时间序列-LLMs的渐进能力形成方法以提升理解与推理能力

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

关键词: 时间序列理解 大型语言模型 渐进能力 专用编码器 推理能力 多模态学习 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有方法主要将LLMs用于时间序列的预测和分类，缺乏全面的推理能力研究，导致时间序列理解被低估。
  2. 本文提出了一种新的能力评估套件，包含感知、解决和推理三个阶段，强调使用专用编码器的重要性。
  3. 实验结果表明，使用专用编码器的4B模型在七个外域指标上超越了四个7B模型，提升幅度可达11个百分点。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在图像和音频理解方面取得了显著进展，但时间序列理解仍被低估。本文构建了首个针对时间序列的能力评估套件，涵盖337K训练样本和44K评估样本，分为感知、解决和推理三个渐进能力。研究发现，专用编码器至关重要，使用编码器的4B模型在所有感知属性上超越了GPT-4o，而将时间序列文本化则导致推理准确率下降8-10个百分点。此外，能力之间是相互依赖的，按顺序学习优于混合数据训练，且在使用编码器时效果最佳。最终，研究表明时间序列应作为LLMs的一个重要模态进行处理。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决时间序列理解中LLMs能力评估不足的问题，现有方法多集中于预测和分类，缺乏系统性的推理能力研究。

核心思路：提出一个包含感知、解决和推理三个渐进能力的评估套件，强调使用专用编码器以提升模型的整体性能。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：感知模块用于处理输入时间序列，解决模块用于任务执行，推理模块用于逻辑推理和决策。每个模块依赖于专用编码器进行特征提取和信息处理。

关键创新：最重要的创新在于提出了渐进能力形成的概念，强调能力之间的相互依赖性，而非简单堆叠，且发现能力的转移发生在不同的网络深度。

关键设计：在模型设计中，采用了4B参数的专用编码器，优化了损失函数以适应时间序列数据，确保每个阶段的训练都能达到其基准性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用专用编码器的4B时间序列LLMs在七个外域指标上超越了四个7B时间序列LLMs，提升幅度可达11个百分点，证明了渐进能力形成方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融市场分析、气候变化预测和健康监测等时间序列数据密集的领域。通过提升LLMs在时间序列理解和推理方面的能力，可以为决策支持系统提供更为精准的分析与预测，进而推动相关行业的智能化发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) can now perceive, describe, and reason about images and audio, yet time series understanding remains underestimated: most work uses LLMs as forecasters and classifiers, reasoning studies are few and narrow, and no suite trains and evaluates the full range of capabilities. In this paper, we build the first such suite, with 337K training and 44K evaluation samples across three progressive capabilities, Perceive, Solve, and Reason, and use it to ask how time series should enter an LLM that must master all three, and in what order. We find that a dedicated encoder is essential: with one, a 4B model surpasses GPT-4o on every perception attribute we test, whereas textualizing the series costs 8--10 points in reasoning accuracy. The capabilities then build on one another: learning them in order beats mixing the same data and rivals reasoning-only training with over three times the reasoning data, but only when an encoder is used. Analyses further reveal that capabilities are transferred through distinct network depths rather than simply stacked, and that a stage converged on its own benchmark is not necessarily ready for the next. Distilled into a simple recipe, these findings yield 4B TS-LLMs that, without any target-domain data, outperform four recent 7B TS-LLMs on seven of eight out-of-domain metrics, by up to 11 points. We therefore advocate treating time series as a first-class modality for LLMs, read through dedicated encoders and taught to perceive before they reason.