LLMs Meet Cross-Modal Time Series Analytics: Overview and Directions

📄 arXiv: 2507.10620v1 📥 PDF

作者: Chenxi Liu, Hao Miao, Cheng Long, Yan Zhao, Ziyue Li, Panos Kalnis

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-07-13

备注: Accepted at SSTD 2025 (Tutorial). arXiv admin note: text overlap with arXiv:2505.02583

💡 一句话要点

综述LLM在跨模态时间序列分析中的应用，并探讨未来发展方向

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

关键词: 大型语言模型 时间序列分析 跨模态学习 综述 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM在时间序列分析中面临跨模态鸿沟，因为其预训练数据主要为文本，对时间序列的优化不足。
  2. 论文综述了基于LLM的跨模态时间序列分析方法，并根据跨模态建模策略进行了分类，包括转换、对齐和融合。
  3. 论文总结了该领域面临的开放性挑战，旨在推动LLM在实际跨模态时间序列分析问题中的应用，并平衡效率与效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）凭借其庞大的参数和文本与时间序列数据的共享序列特性，已成为时间序列分析中一种有前景的范例。然而，由于LLM是在文本语料库上预训练的，并且没有针对时间序列进行固有优化，因此时间序列和文本数据之间存在跨模态差距。本教程提供了基于LLM的跨模态时间序列分析的最新概述。我们介绍了一种分类法，该分类法根据跨模态建模策略（例如，转换、对齐和融合）将现有方法分为三类，然后讨论它们在各种下游任务中的应用。此外，我们总结了几个开放的挑战。本教程旨在扩展LLM在解决跨模态时间序列分析中实际问题的实际应用，同时平衡有效性和效率。参与者将全面了解跨模态时间序列分析的当前进展、方法和未来研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在跨模态时间序列分析中应用的挑战。现有方法主要基于文本数据训练的LLM，在处理时间序列数据时存在固有的跨模态差距。这些方法未能充分利用时间序列数据的特性，导致在实际应用中效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是对现有基于LLM的跨模态时间序列分析方法进行系统性的分类和总结，并探讨未来的研究方向。通过分析不同方法的优缺点，为研究人员提供一个全面的视角，从而促进该领域的发展。论文将现有方法分为转换、对齐和融合三大类。

技术框架：论文采用综述的形式，没有提出具体的模型或算法。其技术框架主要体现在对现有方法的分类和总结上。论文首先介绍了LLM在时间序列分析中的应用背景，然后详细阐述了三种主要的跨模态建模策略：转换（将时间序列数据转换为文本形式）、对齐（将时间序列数据和文本数据对齐到同一语义空间）和融合（将时间序列数据和文本数据融合在一起）。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个清晰的分类框架，将现有的基于LLM的跨模态时间序列分析方法进行了系统性的组织。这有助于研究人员更好地理解该领域的研究现状，并找到未来的研究方向。此外，论文还总结了该领域面临的开放性挑战，为未来的研究提供了指导。

关键设计：论文没有涉及具体的模型设计细节。其主要贡献在于对现有方法的分类和总结，以及对未来研究方向的展望。论文详细讨论了每种跨模态建模策略的优缺点，并分析了其在不同下游任务中的应用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对现有基于LLM的跨模态时间序列分析方法进行了全面的总结和分类，并指出了该领域未来研究的潜在方向。通过对不同方法的优缺点进行分析，为研究人员提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融预测、医疗健康监测、工业生产优化等领域。通过结合LLM的强大语言理解能力和时间序列数据的动态变化信息，可以实现更精准的预测和更智能的决策，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have emerged as a promising paradigm for time series analytics, leveraging their massive parameters and the shared sequential nature of textual and time series data. However, a cross-modality gap exists between time series and textual data, as LLMs are pre-trained on textual corpora and are not inherently optimized for time series. In this tutorial, we provide an up-to-date overview of LLM-based cross-modal time series analytics. We introduce a taxonomy that classifies existing approaches into three groups based on cross-modal modeling strategies, e.g., conversion, alignment, and fusion, and then discuss their applications across a range of downstream tasks. In addition, we summarize several open challenges. This tutorial aims to expand the practical application of LLMs in solving real-world problems in cross-modal time series analytics while balancing effectiveness and efficiency. Participants will gain a thorough understanding of current advancements, methodologies, and future research directions in cross-modal time series analytics.