Revisiting LLMs as Zero-Shot Time-Series Forecasters: Small Noise Can Break Large Models

📄 arXiv: 2506.00457v1 📥 PDF

作者: Junwoo Park, Hyuck Lee, Dohyun Lee, Daehoon Gwak, Jaegul Choo

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-31

备注: Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2025, Accepted as Short Paper

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

评估LLMs在零-shot时间序列预测中的有效性及其噪声敏感性问题

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

关键词: 大型语言模型 时间序列预测 零-shot学习 噪声敏感性 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在零-shot时间序列预测中表现不佳，尤其是在噪声影响下，准确性显著降低。
  2. 论文提出通过微调LLMs来增强其处理数值序列的能力，以克服其对噪声的敏感性。
  3. 实验结果表明，LLMs在零-shot预测中的表现不如简单的领域特定模型，强调了鲁棒性的重要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种任务中表现出色，激发了其在时间序列预测中的潜力。然而，近期研究表明，LLMs在预测中的固有有效性不足。本文评估了LLMs作为零-shot预测器的有效性，并与最先进的领域特定模型进行了比较。实验结果显示，LLM基于的零-shot预测器由于对噪声的敏感性，往往难以实现高准确率，甚至不及简单的领域特定模型。我们探讨了降低LLMs噪声敏感性的解决方案，但提高其鲁棒性仍然是一个重大挑战。我们的研究建议，未来应更多关注对LLMs进行微调，以更好地处理数值序列。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LLMs在零-shot时间序列预测中的有效性问题，尤其是其对噪声的敏感性导致的准确性不足。现有方法在面对噪声时表现不佳，限制了其应用潜力。

核心思路：论文的核心思路是探索通过微调LLMs来提高其对数值序列的处理能力，减少其在零-shot设置下的噪声敏感性。这样的设计旨在增强模型的鲁棒性，提升预测准确性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、LLM模型的微调和评估模块。首先对时间序列数据进行清洗和标准化，然后对LLMs进行针对性的训练，最后通过与领域特定模型的对比评估其性能。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了微调LLMs的方法，以应对其在零-shot预测中的噪声敏感性。这与传统的直接使用LLMs进行预测的方法有本质区别，强调了模型适应性的提升。

关键设计：在实验中，选择了适当的损失函数以优化模型的预测性能，并对网络结构进行了调整，以适应时间序列数据的特性。具体参数设置和训练策略也经过精心设计，以确保模型的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在零-shot时间序列预测中的准确率普遍低于领域特定模型，尤其在噪声干扰下，准确率下降显著。与基线模型相比，LLMs的表现提升幅度有限，强调了对模型进行微调的重要性。具体的实验数据和对比结果将在论文中详细列出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融市场预测、气象数据分析和工业设备监控等。通过提高LLMs在时间序列预测中的鲁棒性，可以为决策支持系统提供更准确的预测结果，进而提升各行业的运营效率和决策质量。未来，随着技术的进步，LLMs在更多复杂预测任务中的应用前景将更加广阔。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown remarkable performance across diverse tasks without domain-specific training, fueling interest in their potential for time-series forecasting. While LLMs have shown potential in zero-shot forecasting through prompting alone, recent studies suggest that LLMs lack inherent effectiveness in forecasting. Given these conflicting findings, a rigorous validation is essential for drawing reliable conclusions. In this paper, we evaluate the effectiveness of LLMs as zero-shot forecasters compared to state-of-the-art domain-specific models. Our experiments show that LLM-based zero-shot forecasters often struggle to achieve high accuracy due to their sensitivity to noise, underperforming even simple domain-specific models. We have explored solutions to reduce LLMs' sensitivity to noise in the zero-shot setting, but improving their robustness remains a significant challenge. Our findings suggest that rather than emphasizing zero-shot forecasting, a more promising direction would be to focus on fine-tuning LLMs to better process numerical sequences. Our experimental code is available at https://github.com/junwoopark92/revisiting-LLMs-zeroshot-forecaster.