LTSM-Bundle: A Toolbox and Benchmark on Large Language Models for Time Series Forecasting

📄 arXiv: 2406.14045v2 📥 PDF

作者: Yu-Neng Chuang, Songchen Li, Jiayi Yuan, Guanchu Wang, Kwei-Herng Lai, Songyuan Sui, Leisheng Yu, Sirui Ding, Chia-Yuan Chang, Qiaoyu Tan, Daochen Zha, Xia Hu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-06-20 (更新: 2025-02-27)

💡 一句话要点

LTSM-Bundle：用于时间序列预测的大语言模型工具箱与基准测试

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

关键词: 时间序列预测 大型语言模型 Transformer模型 基准测试 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有LTSM训练面临异构时间序列数据的挑战，包括频率、维度和模式的多样性。
  2. LTSM-Bundle提供了一个综合工具箱和基准，用于模块化评估LTSM的各种设计选择。
  3. 实验表明，结合最佳设计选择的LTSM-Bundle在零样本和小样本学习上优于现有方法。

📝 摘要（中文）

时间序列预测（TSF）一直是时间序列分析中的一项挑战。受到大型语言模型（LLM）成功的启发，研究人员正在开发大型时间序列模型（LTSM）——基于Transformer的通用模型，它使用自回归预测来改进TSF。然而，在异构时间序列数据上训练LTSM面临着独特的挑战，包括跨数据集的多样频率、维度和模式。最近的研究致力于研究和评估旨在增强LTSM训练和泛化能力的各种设计选择。然而，这些设计选择通常是孤立地研究和评估的，并没有进行集体基准测试。在这项工作中，我们引入了LTSM-Bundle，这是一个用于训练LTSM的综合工具箱和基准，涵盖预处理技术、模型配置和数据集配置。它从多个维度模块化和基准测试LTSM，包括提示策略、分词方法、训练范式、基础模型选择、数据量和数据集多样性。此外，我们结合了研究中确定的最有效的设计选择。经验结果表明，与最先进的LTSM和传统TSF方法相比，这种组合在基准数据集上实现了卓越的零样本和小样本性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型时间序列模型（LTSM）在异构时间序列数据上训练时面临的挑战。现有方法通常孤立地研究和评估不同的设计选择，缺乏一个综合的基准测试平台，难以有效提升LTSM的训练和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个名为LTSM-Bundle的工具箱和基准测试平台，该平台能够模块化地评估LTSM的各个组成部分，包括预处理技术、模型配置和数据集配置。通过系统性的实验，找出最有效的设计选择，并将它们组合起来，从而提升LTSM在时间序列预测任务上的性能。

技术框架：LTSM-Bundle的整体框架包含以下几个主要模块：1) 数据预处理模块，用于处理不同频率、维度和模式的时间序列数据；2) 模型配置模块，用于配置LTSM的各种参数，如提示策略、分词方法、训练范式和基础模型选择；3) 基准测试模块，用于评估不同配置的LTSM在各种数据集上的性能；4) 结果分析模块，用于分析实验结果，找出最有效的设计选择。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个综合性的LTSM工具箱和基准测试平台，能够系统性地评估LTSM的各个组成部分，并找出最佳的设计组合。与现有方法相比，LTSM-Bundle不仅提供了更全面的评估，而且能够指导LTSM的开发和优化。

关键设计：LTSM-Bundle的关键设计包括：1) 模块化的架构，使得可以灵活地配置和评估LTSM的各个组成部分；2) 丰富的基准数据集，涵盖了各种频率、维度和模式的时间序列数据；3) 多维度的评估指标，包括零样本和小样本学习性能；4) 自动化的实验流程，使得可以高效地进行大规模的实验。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过LTSM-Bundle找到的最佳设计组合在基准数据集上实现了优于现有最先进LTSM和传统时间序列预测方法的零样本和小样本性能。具体的性能提升数据和对比基线在论文中进行了详细展示，证明了LTSM-Bundle的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融、交通、能源、医疗等多个领域的时间序列预测任务。通过LTSM-Bundle，研究人员和工程师可以更高效地开发和优化LTSM，提升预测精度，从而为相关领域的决策提供更可靠的依据。未来，该研究有望推动时间序列预测技术的发展，并促进其在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Time Series Forecasting (TSF) has long been a challenge in time series analysis. Inspired by the success of Large Language Models (LLMs), researchers are now developing Large Time Series Models (LTSMs)-universal transformer-based models that use autoregressive prediction-to improve TSF. However, training LTSMs on heterogeneous time series data poses unique challenges, including diverse frequencies, dimensions, and patterns across datasets. Recent endeavors have studied and evaluated various design choices aimed at enhancing LTSM training and generalization capabilities. However, these design choices are typically studied and evaluated in isolation and are not benchmarked collectively. In this work, we introduce LTSM-Bundle, a comprehensive toolbox, and benchmark for training LTSMs, spanning pre-processing techniques, model configurations, and dataset configuration. It modularized and benchmarked LTSMs from multiple dimensions, encompassing prompting strategies, tokenization approaches, training paradigms, base model selection, data quantity, and dataset diversity. Furthermore, we combine the most effective design choices identified in our study. Empirical results demonstrate that this combination achieves superior zero-shot and few-shot performances compared to state-of-the-art LTSMs and traditional TSF methods on benchmark datasets.