Core Concepts
LLM-Mixer 透過將時間序列數據分解成多個時間尺度,並使用預先訓練好的大型語言模型 (LLM) 進行處理,從而提高時間序列預測的準確性。
論文資訊
Md Kowsher, Md. Shohanur Islam Sobuj, Nusrat Jahan Prottasha, E. Alejandro Alanis, Ozlem Ozmen Garibay, & Niloofar Yousefi. (2024). LLM-Mixer: Multiscale Mixing in LLMs for Time Series Forecasting. arXiv. https://arxiv.org/abs/2410.11674
研究目標
本研究旨在探討如何將預先訓練好的大型語言模型 (LLM) 應用於時間序列預測,並解決 LLM 在處理連續時間序列數據時所面臨的挑戰。
方法
研究提出了一種名為 LLM-Mixer 的新型架構,該架構結合了多尺度時間序列分解和預先訓練好的 LLM。LLM-Mixer 首先將時間序列數據下採樣成多個時間尺度,以捕捉短期波動和長期趨勢。然後,使用詞彙嵌入、時間嵌入和位置嵌入將這些多尺度序列投影到深度特徵中。接著,使用堆疊式的過去可分解混合 (PDM) 模塊在不同尺度上混合過去的信息。最後,將所有尺度的信息連接起來,並與提示一起輸入到凍結的預先訓練 LLM 中,並使用可訓練的解碼器預測未來的時間步長。
主要發現
LLM-Mixer 在多變量和單變量數據集上的時間序列預測任務中均取得了與當前最佳方法相當或更優的性能。
多尺度時間序列分解有效地捕捉了時間序列數據中的短期和長期依賴關係,從而提高了預測準確性。
使用預先訓練好的 LLM 作為骨幹網絡,並結合特定於時間序列數據的提示,可以有效地將 LLM 的知識轉移到時間序列預測任務中。
主要結論
LLM-Mixer 為時間序列預測提供了一種新的有效方法,證明了結合多尺度分析和 LLM 的潛力。
研究意義
本研究為時間序列預測領域帶來了新的思路,並為進一步探索 LLM 在時間序列分析中的應用奠定了基礎。
局限性和未來研究方向
使用預先訓練好的 LLM 可能需要大量的計算資源,這可能會限制其在實時或大規模環境中的應用。
模型的成功還取決於所使用的提示的質量,這可以進一步優化。
在更多不同的數據集上測試模型將有助於確認其在不同領域的可靠性。
Stats
在大多數數據集上,LLM-Mixer 在四個預測範圍(96、192、384 和 720)的平均 MSE 和 MAE 值始終較低。
在所有數據集上,LLM-Mixer 的 MSE 和 MAE 值均為最低,始終優於其他方法,如 Linear、NLinear 和 FEDformer。