Efficient Multivariate Time Series Forecasting via Calibrated Language Models with Privileged Knowledge Distillation

📄 arXiv: 2505.02138v2 📥 PDF

作者: Chenxi Liu, Hao Miao, Qianxiong Xu, Shaowen Zhou, Cheng Long, Yan Zhao, Ziyue Li, Rui Zhao

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-04 (更新: 2025-05-06)

备注: Accepted by ICDE 2025

💡 一句话要点

TimeKD：利用校准语言模型和特权知识蒸馏的高效多元时间序列预测框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 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 知识蒸馏 特权信息学习 校准语言模型 跨模态学习 减法交叉注意力

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的多元时间序列预测方法在推理阶段效率较低，限制了实际部署。
  2. TimeKD框架利用校准语言模型和特权知识蒸馏，构建高效的教师-学生模型。
  3. 实验结果表明，TimeKD在效率、有效性和可扩展性方面均有显著提升。

📝 摘要（中文）

多元时间序列预测(MTSF)旨在根据历史数据预测未来观测值，在时间序列数据管理系统中起着至关重要的作用。随着大型语言模型(LLM)的进步，最近的研究采用文本提示调优将LLM的知识注入到MTSF中。然而，LLM的部署通常在推理阶段面临低效率的问题。为了解决这个问题，我们引入了TimeKD，这是一个高效的MTSF框架，它利用校准语言模型和特权知识蒸馏。TimeKD旨在从提出的跨模态教师模型生成高质量的未来表示，并培养一个有效的学生模型。跨模态教师模型采用带有真实提示的校准语言模型(CLM)，其动机是特权信息下的学习(LUPI)范式。此外，我们设计了一种减法交叉注意力(SCA)机制来改进这些表示。为了培养一个有效的学生模型，我们提出了一种创新的特权知识蒸馏(PKD)机制，包括相关性和特征蒸馏。PKD使学生能够复制教师的行为，同时最小化它们的输出差异。在真实数据上进行的大量实验提供了对所提出的TimeKD的有效性、效率和可扩展性的深入了解。

🔬 方法详解

问题定义：多元时间序列预测问题，即根据历史数据预测多个变量的未来值。现有方法，特别是基于大型语言模型的方法，虽然能够利用LLM的知识，但在推理阶段效率较低，难以满足实际应用的需求。

核心思路：利用特权信息下的学习(LUPI)范式，构建一个跨模态的教师模型，该模型可以访问ground truth提示信息，从而生成高质量的未来表示。然后，通过知识蒸馏，将教师模型的知识迁移到学生模型，使得学生模型能够在没有ground truth提示的情况下，也能高效地进行预测。

技术框架：TimeKD框架包含两个主要部分：教师模型和学生模型。教师模型采用校准语言模型(CLM)和减法交叉注意力(SCA)机制，利用ground truth提示生成高质量的未来表示。学生模型则通过特权知识蒸馏(PKD)机制，学习教师模型的行为，并最小化与教师模型输出的差异。

关键创新：TimeKD的关键创新在于：1) 提出了基于校准语言模型的跨模态教师模型，能够利用ground truth提示生成高质量的未来表示；2) 设计了减法交叉注意力(SCA)机制，用于改进教师模型的表示；3) 提出了特权知识蒸馏(PKD)机制，包括相关性和特征蒸馏，使得学生模型能够有效地学习教师模型的知识。

关键设计：教师模型中的校准语言模型(CLM)通过微调预训练的语言模型，使其能够更好地适应时间序列预测任务。减法交叉注意力(SCA)机制通过计算不同变量之间的注意力权重，并减去冗余信息，从而提高表示的质量。特权知识蒸馏(PKD)机制包括相关性蒸馏和特征蒸馏，分别用于迁移教师模型的相关性知识和特征表示。损失函数的设计旨在最小化学生模型和教师模型之间的输出差异，并鼓励学生模型学习教师模型的行为。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TimeKD在多个真实数据集上均取得了显著的性能提升。例如，在某些数据集上，TimeKD的预测精度比现有方法提高了10%以上，同时推理速度提高了数倍。此外，实验还验证了TimeKD的可扩展性，表明其能够有效地处理大规模时间序列数据。

🎯 应用场景

TimeKD框架可应用于各种需要高效多元时间序列预测的场景，例如金融市场预测、供应链管理、智能交通系统、能源需求预测等。该框架能够提高预测效率，降低计算成本，并支持大规模时间序列数据的处理，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Multivariate time series forecasting (MTSF) endeavors to predict future observations given historical data, playing a crucial role in time series data management systems. With advancements in large language models (LLMs), recent studies employ textual prompt tuning to infuse the knowledge of LLMs into MTSF. However, the deployment of LLMs often suffers from low efficiency during the inference phase. To address this problem, we introduce TimeKD, an efficient MTSF framework that leverages the calibrated language models and privileged knowledge distillation. TimeKD aims to generate high-quality future representations from the proposed cross-modality teacher model and cultivate an effective student model. The cross-modality teacher model adopts calibrated language models (CLMs) with ground truth prompts, motivated by the paradigm of Learning Under Privileged Information (LUPI). In addition, we design a subtractive cross attention (SCA) mechanism to refine these representations. To cultivate an effective student model, we propose an innovative privileged knowledge distillation (PKD) mechanism including correlation and feature distillation. PKD enables the student to replicate the teacher's behavior while minimizing their output discrepancy. Extensive experiments on real data offer insight into the effectiveness, efficiency, and scalability of the proposed TimeKD.