LLMForecaster: Improving Seasonal Event Forecasts with Unstructured Textual Data

📄 arXiv: 2412.02525v1 📥 PDF

作者: Hanyu Zhang, Chuck Arvin, Dmitry Efimov, Michael W. Mahoney, Dominique Perrault-Joncas, Shankar Ramasubramanian, Andrew Gordon Wilson, Malcolm Wolff

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-12-03

备注: Presented at NeurIPS Time Series in the Age of Large Models (2024)

💡 一句话要点

LLMForecaster：利用非结构化文本数据提升季节性事件预测

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

关键词: 时间序列预测 大型语言模型 非结构化数据 需求预测 季节性事件

📋 核心要点

  1. 现有时间序列模型难以有效利用非结构化文本信息，导致对季节性事件预测不准确。
  2. LLMForecaster通过微调LLM，融入非结构化语义信息和历史数据，提升预测性能。
  3. 在零售应用中，该方法显著改善了假日驱动需求激增产品的预测精度。

📝 摘要（中文）

现代时间序列预测模型通常无法充分利用关于时间序列本身的丰富非结构化信息。这种缺乏适当条件约束的情况可能导致明显的模型失效；例如，模型可能不了解特定产品的详细信息，因此无法预测在重大外生事件（如假日）来临之前，相关产品客户需求的季节性激增。为了解决这个缺点，本文介绍了一种新颖的预测后处理器——我们称之为LLMForecaster——它微调大型语言模型（LLM），以整合非结构化语义和上下文信息以及历史数据，从而改进现有需求预测管道的预测。在一个工业规模的零售应用中，我们证明了我们的技术在受假日驱动需求激增影响的几组产品中，产生了具有统计学意义的预测改进。

🔬 方法详解

问题定义：现有时间序列预测模型在处理具有明显季节性特征，且受外部事件（如假日）影响的产品需求预测时，往往表现不佳。主要痛点在于模型无法有效利用产品描述、促销活动等非结构化文本信息，导致对需求峰值的预测不足或错误。

核心思路：LLMForecaster的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解和上下文建模能力，将非结构化文本信息融入到时间序列预测流程中。通过微调LLM，使其能够理解产品特性、事件描述等信息，并将其与历史需求数据相结合，从而更准确地预测未来的需求变化。

技术框架：LLMForecaster作为一个预测后处理器，其整体框架包含以下几个主要阶段：1) 收集历史需求数据和相关的非结构化文本数据（如产品描述、假日信息）；2) 使用预训练的LLM对文本数据进行编码，提取语义特征；3) 将提取的语义特征与历史需求数据结合，作为LLM的输入；4) 微调LLM，使其能够根据输入信息预测未来的需求；5) 将LLM的预测结果与现有预测管道的输出进行融合，得到最终的预测结果。

关键创新：LLMForecaster的关键创新在于将LLM引入到时间序列预测流程中，并将其作为后处理器进行微调。与传统方法相比，LLM能够更好地理解和利用非结构化文本信息，从而提高预测精度。此外，作为后处理器，LLMForecaster可以与现有的预测管道无缝集成，无需对现有系统进行大规模改造。

关键设计：论文中未明确说明关键参数设置、损失函数和网络结构的具体细节。但可以推测，LLM的微调可能采用了常见的语言模型微调方法，如使用交叉熵损失函数进行训练，并根据具体任务调整网络结构和超参数。具体实现细节可能依赖于所选用的LLM模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在工业规模的零售应用中，LLMForecaster在受假日驱动需求激增影响的几组产品中，实现了具有统计学意义的预测改进。具体性能数据和提升幅度在论文中未明确给出，但强调了该方法在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

LLMForecaster可广泛应用于零售、电商等领域的需求预测，尤其适用于受季节性事件影响较大的产品。通过更准确的需求预测，企业可以优化库存管理、降低运营成本、提高客户满意度，并更好地应对市场变化。该方法还可扩展到其他时间序列预测任务，如金融市场预测、能源需求预测等。

📄 摘要（原文）

Modern time-series forecasting models often fail to make full use of rich unstructured information about the time series themselves. This lack of proper conditioning can lead to obvious model failures; for example, models may be unaware of the details of a particular product, and hence fail to anticipate seasonal surges in customer demand in the lead up to major exogenous events like holidays for clearly relevant products. To address this shortcoming, this paper introduces a novel forecast post-processor -- which we call LLMForecaster -- that fine-tunes large language models (LLMs) to incorporate unstructured semantic and contextual information and historical data to improve the forecasts from an existing demand forecasting pipeline. In an industry-scale retail application, we demonstrate that our technique yields statistically significantly forecast improvements across several sets of products subject to holiday-driven demand surges.