LLM-TS Integrator: Integrating LLM for Enhanced Time Series Modeling

📄 arXiv: 2410.16489v1 📥 PDF

作者: Can Chen, Gabriel Oliveira, Hossein Sharifi Noghabi, Tristan Sylvain

分类: cs.LG

发布日期: 2024-10-21

备注: 18 pages, 13 figures, 18 tables

💡 一句话要点

LLM-TS Integrator：融合LLM增强时间序列建模，提升预测、插补、分类和异常检测性能

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

关键词: 时间序列建模 大型语言模型 互信息 样本重加权 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有时间序列建模方法过度依赖LLM作为预测主干，忽略了传统模型中的数学建模和LLM的模式识别潜力。
  2. LLM-TS Integrator通过互信息模块，将LLM的文本表示与传统时间序列模型的表示对齐，实现模态融合。
  3. 引入样本重加权模块，动态调整样本在预测损失和互信息损失中的权重，优化信息利用，提升模型性能。

📝 摘要（中文）

时间序列（TS）建模在天气预测和异常检测等动态系统中至关重要。最近的研究利用大型语言模型（LLM）进行TS建模，利用其强大的模式识别能力。这些方法主要将LLM定位为预测主干，通常忽略了传统TS模型中的数学建模，例如周期性。然而，忽视LLM的潜力也忽略了它们的模式识别能力。为了解决这个差距，我们引入了 extit{LLM-TS Integrator}，这是一个有效将LLM的能力集成到传统TS建模中的新框架。这种集成的核心是我们的 extit{互信息}模块。该模块的核心是一个传统的TS模型，通过LLM衍生的见解增强，以提高预测能力。这种增强是通过最大化传统模型的TS表示和LLM的文本表示对应物之间的互信息来实现的，从而桥接了两种模态。此外，我们认识到样本在传统预测和互信息最大化这两种损失中的重要性各不相同。为了解决这种可变性，我们引入了 extit{样本重加权}模块，以提高信息利用率。该模块为每个样本分配双重权重：一个用于预测损失，另一个用于互信息损失，通过双层优化动态优化这些权重。我们的方法在五个主流TS任务（包括短期和长期预测、插补、分类和异常检测）中实现了最先进或可比的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的时间序列建模方法，要么完全依赖LLM进行预测，忽略了传统时间序列模型中蕴含的数学结构（如周期性），要么没有充分利用LLM的模式识别能力，导致模型性能受限。痛点在于如何有效地将LLM的优势与传统时间序列模型的优势结合起来。

核心思路：论文的核心思路是通过最大化传统时间序列模型和LLM之间的互信息，将LLM的知识融入到传统模型中，从而实现两者的优势互补。这样既能利用LLM强大的模式识别能力，又能保留传统时间序列模型的数学结构。

技术框架：LLM-TS Integrator框架包含两个主要模块：互信息模块和样本重加权模块。互信息模块负责将LLM的文本表示与传统时间序列模型的表示对齐，通过最大化互信息来融合两种模态的信息。样本重加权模块则根据样本对预测损失和互信息损失的贡献程度，动态调整样本的权重，从而优化模型的训练过程。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了互信息模块，它能够有效地将LLM的知识迁移到传统时间序列模型中，从而提升模型的预测能力。此外，样本重加权模块能够自适应地调整样本的权重，进一步提高模型的性能。

关键设计：互信息模块通过计算传统时间序列模型输出的表示和LLM输出的文本表示之间的互信息，并将其作为损失函数的一部分，来促使两种表示对齐。样本重加权模块使用双层优化方法，动态调整每个样本在预测损失和互信息损失中的权重。具体来说，外层优化目标是模型的预测性能，内层优化目标是样本的权重，通过迭代优化来找到最优的权重分配方案。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LLM-TS Integrator在五个主流时间序列任务（短期和长期预测、插补、分类和异常检测）上取得了state-of-the-art或可比的性能。例如，在长期预测任务中，该方法相比现有方法取得了显著的性能提升，证明了其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种时间序列预测任务，如天气预报、金融市场分析、电力负荷预测、交通流量预测等。通过融合LLM的知识，可以显著提高时间序列模型的预测精度和鲁棒性，为相关领域的决策提供更可靠的依据。此外，该方法还可以应用于异常检测和故障诊断等领域，帮助及时发现潜在的风险。

📄 摘要（原文）

Time series~(TS) modeling is essential in dynamic systems like weather prediction and anomaly detection. Recent studies utilize Large Language Models (LLMs) for TS modeling, leveraging their powerful pattern recognition capabilities. These methods primarily position LLMs as the predictive backbone, often omitting the mathematical modeling within traditional TS models, such as periodicity. However, disregarding the potential of LLMs also overlooks their pattern recognition capabilities. To address this gap, we introduce \textit{LLM-TS Integrator}, a novel framework that effectively integrates the capabilities of LLMs into traditional TS modeling. Central to this integration is our \textit{mutual information} module. The core of this \textit{mutual information} module is a traditional TS model enhanced with LLM-derived insights for improved predictive abilities. This enhancement is achieved by maximizing the mutual information between traditional model's TS representations and LLM's textual representation counterparts, bridging the two modalities. Moreover, we recognize that samples vary in importance for two losses: traditional prediction and mutual information maximization. To address this variability, we introduce the \textit{sample reweighting} module to improve information utilization. This module assigns dual weights to each sample: one for prediction loss and another for mutual information loss, dynamically optimizing these weights via bi-level optimization. Our method achieves state-of-the-art or comparable performance across five mainstream TS tasks, including short-term and long-term forecasting, imputation, classification, and anomaly detection.