Using Pre-trained LLMs for Multivariate Time Series Forecasting

📄 arXiv: 2501.06386v1 📥 PDF

作者: Malcolm L. Wolff, Shenghao Yang, Kari Torkkola, Michael W. Mahoney

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-01-10

💡 一句话要点

提出基于LLM的多元时间序列预测方法，通过新颖的patching策略实现SOTA水平。

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

关键词: 多元时间序列预测 大型语言模型 预训练模型 Transformer 时间序列embedding

📋 核心要点

  1. 现有时间序列预测方法难以有效利用大规模预训练模型中蕴含的知识，限制了预测性能的进一步提升。
  2. 论文提出一种新颖的多元patching策略，将多元时间序列数据转换为LLM可理解的token embedding，从而实现知识迁移。
  3. 实验结果表明，该方法在多元时间序列预测任务上取得了与SOTA模型相媲美的性能，并利用权重诊断验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本文利用预训练大型语言模型（LLM）中蕴含的丰富知识和强大的计算能力，并借鉴LLM在不同领域和模态间迁移知识的能力，来解决多元需求时间序列预测问题。Transformer模型中的注意力机制需要有意义的输入，而不仅仅是时间序列样本。因此，本文探索了将多元输入时间序列映射到LLM token embedding空间的不同方法。特别地，我们提出了一种新颖的多元patching策略，将时间序列特征嵌入到decoder-only预训练Transformer中，其结果与最先进的时间序列预测模型具有竞争力。我们还使用最近开发的基于权重的诊断方法来验证我们的发现。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多元时间序列预测问题，即根据多个相关时间序列的历史数据，预测未来一段时间内的数值。现有方法通常依赖于专门设计的时间序列模型，例如RNN或Transformer变体，这些模型需要从头开始训练，无法有效利用大规模预训练模型中蕴含的通用知识，并且对于长序列的建模能力有限。

核心思路：论文的核心思路是将多元时间序列数据转换为LLM能够理解的token embedding序列，从而利用LLM强大的语言建模能力进行预测。通过将时间序列视为一种“语言”，并利用LLM学习到的语言知识，可以提高预测的准确性和泛化能力。关键在于如何有效地将时间序列数据编码为token embedding，并设计合适的预测策略。

技术框架：整体框架包括数据预处理、时间序列patching、embedding、LLM预测和结果解码等几个主要阶段。首先，对原始时间序列数据进行标准化等预处理。然后，使用提出的多元patching策略将时间序列分割成小的patch，并将每个patch映射到LLM的token embedding空间。接下来，将embedding序列输入到预训练的decoder-only Transformer模型中进行预测。最后，将LLM的输出解码为时间序列预测值。

关键创新：论文最关键的创新点在于提出的多元patching策略。与传统的滑动窗口方法不同，该策略能够更好地捕捉多元时间序列之间的相关性，并将其编码到token embedding中。此外，利用预训练的LLM进行时间序列预测也是一个创新点，可以有效利用LLM学习到的通用知识，提高预测性能。

关键设计：多元patching策略的具体实现包括确定patch的大小和步长，以及选择合适的embedding方法。论文可能探索了不同的patch大小和步长，以找到最佳的参数设置。此外，损失函数的设计也至关重要，可能采用了均方误差或类似的回归损失函数。网络结构方面，decoder-only Transformer的选择可能基于其强大的语言建模能力和生成能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的多元patching策略在多元时间序列预测任务上取得了与SOTA模型相媲美的性能。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了该方法能够达到与最先进模型竞争的水平。此外，论文还使用了基于权重的诊断方法来验证模型的有效性，进一步增强了研究结果的可信度。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需求预测、供应链管理、金融市场分析、能源消耗预测等领域。通过利用预训练LLM的强大能力，可以提高预测的准确性和可靠性，从而帮助企业和机构做出更明智的决策，优化资源配置，降低运营成本，并更好地应对未来的不确定性。该方法还有潜力扩展到其他类型的时间序列数据，例如传感器数据、医疗数据等。

📄 摘要（原文）

Pre-trained Large Language Models (LLMs) encapsulate large amounts of knowledge and take enormous amounts of compute to train. We make use of this resource, together with the observation that LLMs are able to transfer knowledge and performance from one domain or even modality to another seemingly-unrelated area, to help with multivariate demand time series forecasting. Attention in transformer-based methods requires something worth attending to -- more than just samples of a time-series. We explore different methods to map multivariate input time series into the LLM token embedding space. In particular, our novel multivariate patching strategy to embed time series features into decoder-only pre-trained Transformers produces results competitive with state-of-the-art time series forecasting models. We also use recently-developed weight-based diagnostics to validate our findings.