Time-Prompt: Integrated Heterogeneous Prompts for Unlocking LLMs in Time Series Forecasting

📄 arXiv: 2506.17631v3 📥 PDF

作者: Zesen Wang, Lijuan Lan, Yonggang Li

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-06-21 (更新: 2025-11-10)

💡 一句话要点

提出Time-Prompt框架，利用异构提示解锁LLM在时间序列预测中的潜力

🎯 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 提示学习 跨模态对齐 碳排放预测

📋 核心要点

  1. 现有深度学习方法在长期时间序列预测中表现不佳，而直接应用LLM的效果也存疑。
  2. Time-Prompt框架通过异构提示（软提示引导行为，硬提示增强表示）和跨模态对齐，提升LLM对时间序列的理解。
  3. 实验结果表明，Time-Prompt在多个数据集上表现出色，尤其是在碳排放预测方面，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

时间序列预测旨在对变量之间的时间依赖性进行建模，以推断未来状态，这在现实场景中具有重要意义和广泛应用。虽然基于深度学习的方法取得了显著进展，但在长期预测中仍然表现不佳。最近的研究表明，大型语言模型（LLM）在时间序列预测中取得了有希望的性能，但这种进展仍然受到对LLM是否真正有用于此任务的怀疑。为了解决这个问题，我们提出了Time-Prompt，一个用于激活LLM进行时间序列预测的框架。具体来说，我们首先构建一个统一的提示范式，使用可学习的软提示来指导LLM的行为，并使用文本化的硬提示来增强时间序列表示。其次，为了增强LLM对预测任务的全面理解，我们设计了一个语义空间嵌入和跨模态对齐模块，以实现时间和文本数据的融合。最后，我们使用时间序列数据有效地微调LLM的参数。此外，我们专注于碳排放，旨在为全球碳中和做出适度贡献。在6个公共数据集和3个碳排放数据集上的综合评估表明，Time-Prompt是一个强大的时间序列预测框架。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有时间序列预测方法，特别是深度学习方法在长期预测中表现不佳的问题。同时，直接将LLM应用于时间序列预测的效果并不理想，缺乏对时间序列数据的有效利用和理解。因此，需要一种方法来充分利用LLM的潜力，并使其更好地适应时间序列预测任务。

核心思路：论文的核心思路是利用Prompt Learning的思想，设计一种名为Time-Prompt的框架，通过异构提示（软提示和硬提示）来引导LLM的行为，并结合跨模态对齐模块，增强LLM对时间和文本数据的理解。这样可以有效地激活LLM在时间序列预测中的潜力，并提高预测精度。

技术框架：Time-Prompt框架主要包含以下几个模块：1) 统一的提示范式：构建包含可学习的软提示和文本化的硬提示的统一提示范式，用于指导LLM的行为并增强时间序列表示。2) 语义空间嵌入和跨模态对齐模块：该模块用于实现时间和文本数据的融合，增强LLM对预测任务的全面理解。3) 微调模块：使用时间序列数据有效地微调LLM的参数，使其更好地适应时间序列预测任务。

关键创新：Time-Prompt的关键创新在于以下几个方面：1) 提出了异构提示的概念，将软提示和硬提示结合起来，充分利用了LLM的先验知识和时间序列数据的特征。2) 设计了语义空间嵌入和跨模态对齐模块，实现了时间和文本数据的有效融合，增强了LLM对预测任务的理解。3) 通过微调LLM的参数，使其更好地适应时间序列预测任务，提高了预测精度。

关键设计：在提示设计方面，软提示是可学习的，可以根据具体的时间序列数据进行调整，以更好地引导LLM的行为。硬提示则是文本化的，可以提供关于时间序列数据的额外信息，例如时间戳、变量名称等。在跨模态对齐方面，论文可能使用了对比学习等方法，将时间和文本数据映射到同一个语义空间中，从而实现数据的融合。损失函数可能包括预测误差和跨模态对齐损失等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Time-Prompt在6个公共数据集和3个碳排放数据集上进行了综合评估，实验结果表明，Time-Prompt在时间序列预测任务中表现出色，显著优于现有的深度学习方法。尤其是在碳排放数据集上，Time-Prompt取得了显著的性能提升，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

Time-Prompt框架可广泛应用于各种时间序列预测场景，如金融市场预测、能源需求预测、供应链管理、环境监测等。特别是在碳排放预测方面，该研究具有重要的实际价值，可以为制定碳减排政策提供数据支持，助力全球碳中和目标的实现。未来，该框架还可以扩展到其他领域，例如医疗健康、交通运输等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Time series forecasting aims to model temporal dependencies among variables for future state inference, holding significant importance and widespread applications in real-world scenarios. Although deep learning-based methods have achieved remarkable progress, they still exhibit suboptimal performance in long-term forecasting. Recent research demonstrates that large language models (LLMs) achieve promising performance in time series forecasting, but this progress is still met with skepticism about whether LLMs are truly useful for this task. To address this, we propose Time-Prompt, a framework for activating LLMs for time series forecasting. Specifically, we first construct a unified prompt paradigm with learnable soft prompts to guide the LLM's behavior and textualized hard prompts to enhance the time series representations. Second, to enhance LLM' comprehensive understanding of the forecasting task, we design a semantic space embedding and cross-modal alignment module to achieve fusion of temporal and textual data. Finally, we efficiently fine-tune the LLM's parameters using time series data. Furthermore, we focus on carbon emissions, aiming to provide a modest contribution to global carbon neutrality. Comprehensive evaluations on 6 public datasets and 3 carbon emission datasets demonstrate that Time-Prompt is a powerful framework for time series forecasting.