AI论文速读 | 立场观点：多模态大模型赋能时间序列推理

AI论文速读 | 立场观点：多模态大模型赋能时间序列推理

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/xx_nm98/article/details/146010170

这篇论文提出利用多模态大型语言模型（MLLMs）增强时间序列推理能力，通过整合多模态数据，使MLLMs能够进行更深层次的推理和分析，支持更明智的决策和实际应用。论文还讨论了新推理范式、新任务框架以及未来研究方向，包括数据集、评估指标和训练策略的改进。

摘要

理解时间序列数据对于多种实际应用至关重要。虽然大型语言模型 (LLM) 在时间序列任务中大有可为，但当前的方法通常仅依赖数值数据，而忽略了时间相关信息（例如文本描述、视觉数据和音频信号）的多模态性质。此外，这些方法未充分利用 LLM 的推理能力，将分析限制在表面层面的解释，而不是更深层次的时间和多模态推理。在这篇立场观点论文中，作者们认为多模态 LLM (MLLM) 可以为时间序列分析提供更强大、更灵活的推理，从而增强决策和实际应用。同时呼吁研究人员和从业者利用这一潜力，制定优先考虑 MLLM 中的可信、可解释性和稳健推理的策略。最后，重点介绍了关键研究方向，包括新颖的推理范式、架构创新和特定领域的应用，以推进使用 MLLM 进行时间序列推理。

问题与挑战

这篇论文试图解决以下问题：

1. 传统时间序列分析的局限性：论文指出，尽管大型语言模型（LLMs）在时间序列任务中显示出潜力，但当前的方法往往只依赖数值数据，忽视了时间依赖信息的多模态特性（如文本描述、视觉数据和音频信号）。
2. LLMs推理能力的未充分利用：这些方法未能充分利用LLMs的推理能力，将分析限制在表面层面的解释，而非更深层次的临时和多模态推理。
3. 多模态数据的整合：论文强调，为了弥补现有系统在复杂时间序列任务中未能充分利用多模态丰富性的空白，需要开发下一代能够整合多种时间依赖数据的MLLM框架。
4. 时间序列推理的新范式：提出了一个超越传统方法的框架，强调通过MLLMs进行更深入的推理和理解。
5. 新任务的开拓：论文还探讨了MLLMs和时间序列推理如何启发新任务，这些任务超越了传统时间序列任务的范畴，例如问答、因果推断和影响分析以及时间序列的生成和编辑。
6. 资源和挑战：论文总结了当前可用的数据集和基准测试，并指出了在数据集、评估指标和训练策略方面存在的挑战和未来方向。

相关研究

多模态大模型时序推理的数据集和评测

论文中提到了多个与多模态大型语言模型（MLLMs）和时间序列推理相关的研究工作。以下是一些关键的相关研究：

1. Wang et al., 2024b; Niu et al., 2024; Liu et al., 2024a; Aksu et al., 2024; Zhang et al., 2024b：这些研究探讨了LLMs在整合丰富上下文信息方面的能力，超越了纯数值表示。
2. Jin et al., 2023a;b：研究者使用LLMs来增强传统方法，主要关注预测等任务，而非基于额外上下文信息的更广泛推理和推断能力。
3. Hamilton, 2020; Fatemi & Gowda, 2024; Hu et al., 2024：这些工作强调了在时间序列分析中识别模式、因果关系和微妙上下文动态的重要性。
4. Zhang et al., 2025：研究了真实世界和时间依赖上下文的固有多模态性质，以及大多数现有系统未能充分利用这种多模态丰富性的问题。
5. Merrill et al., 2024; Wang et al., 2024c; Zhou et al., 2025：这些研究未能充分利用多模态数据，留下了在实现更复杂时间序列任务的鲁棒推理方面的重要缺口。
6. Rosin & Radinsky, 2022; Rossi et al., 2020：提出了使用机制，如时间注意力或动态时间图网络，使MLLMs能够推断滞后关系，从而实现跨领域的主动决策和个性化洞察。
7. Wei et al., 2022; Chu et al., 2023：这些工作提供了时间序列推理结构的分类，包括端到端推理、前向推理、后向推理和前向-后向推理。
8. Moraffah et al., 2021：关注于揭示特定事件或干预措施的因果关系和量化影响。
9. Narasimhan et al., 2024; Jing et al., 2024：研究了时间序列的生成和编辑，这涉及到合成或修改时间序列，可能通过其他模态如文本、图像或结构化数据提供对齐或补充信息。
10. Cai et al., 2023; Zhang et al., 2023; Xie et al., 2024; Liu et al., 2024b; Dong et al., 2024; Williams et al., 2024：提供了多模态LLM数据集和基准测试的总结，这些数据集和基准测试在时间序列推理领域至关重要。

这些研究为MLLMs在时间序列分析中的应用提供了理论基础和实证研究，展示了多模态数据整合和推理能力提升的潜力。论文通过引用这些相关工作，建立了其研究的学术背景，并在此基础上提出了新的视角和框架。

解决方案

论文提出了以下几个解决方案来应对时间序列分析中多模态大型语言模型（MLLMs）的挑战：

1. 新推理范式：定义时间序列推理，并强调其基本组件。讨论当前和预期的架构，以实现更深层次的推理。
2. 多模态推理框架：提出了一个框架，该框架整合了各种时间依赖数据，使MLLMs能够得出更丰富的洞察和解释。
3. 超越传统任务：展示了结合MLLMs的时间序列推理如何开启新的研究任务，这些任务超越了传统任务的范围，并展示了更广泛的现实世界相关性。
4. 资源和未来方向：评估现有资源，识别数据集、基准测试和评估中未解决的挑战，并强调需要稳健的多模态训练策略以进一步推进时间序列推理。
5. 模型设计：提出了四种模型设计理念，包括零样本推理、单阶段调整、双阶段调整和多模态时间序列方法，这些方法利用LLM/MLLMs的内置推理能力或充分利用多模态输入和能力。

不同种类的时序推理任务和架构

1. 新任务框架：介绍了利用MLLMs解决复杂时间挑战的新任务框架，包括问答、因果推断和影响分析以及时间序列生成和编辑。

时序推理时代的时序任务

1. 数据集和基准测试：总结了现有的数据集并指出了需要更真实和多模态的基准数据集，以支持多样化的推理结构。
2. 评估指标：讨论了需要设计专用的评估指标来检查结果和推理过程的双重准确性。
3. 训练策略：讨论了将显式推理过程整合到训练阶段的可能性，以提高模型性能和决策能力。
4. 可解释性和鲁棒性：强调了在MLLMs中优先考虑信任、可解释性和鲁棒推理的重要性，以确保在高风险领域（如医疗保健和工业系统）中提供可靠的洞察。

通过这些解决方案，论文旨在推动MLLMs在时间序列分析中的应用，并鼓励研究人员开发创新架构、改进训练方法和建立全面基准，以释放MLLMs在现实世界时间序列背景下的潜力。

核心观点

时间序列推理（Time Series Reasoning）

稳健的时间序列推理需要整合外部知识并纳入迭代反馈。未来的方向应该是改进数据表示、整合各种模式、增强模型并开发自我校正机制，以将时间序列推理与 MLLM 统一起来。

超越传统时间序列任务（Beyond Classical Time Series Tasks）

提倡在交叉领域继续创新，特别是在医疗保健、金融和工业系统等高风险领域，在这些领域，稳健的推理和多模态集成至关重要。要解决的关键挑战包括数据机密性、计算效率和可解释性，以确保结果值得信赖且可付诸行动。未来的研究应侧重于特定领域的数据集、高效的训练策略以及评估准确性和推理质量的评估指标，从而释放各个领域的变革能力。

资源和挑战（Resources and Challenges）

推进时间序列推理需要在数据集、评估指标和训练策略方面取得进展。需要更真实、更多模态的基准数据集，以超越人工样本并支持多样化的推理结构。专门的评估指标应该同时考察结果和底层推理过程。将显式推理整合到训练阶段将加强模型性能和决策能力，为可解释的时间序列推理系统奠定更坚实的基础。

总结

这篇论文主要探讨了如何通过多模态大型语言模型（MLLMs）增强时间序列数据的推理能力。以下是论文的主要内容总结：

1. 背景与动机：

• 时间序列分析在金融、医疗和能源等多个领域至关重要。
• 传统方法主要依赖数值数据，忽略了多模态信息（文本、视觉、音频）的价值。
• 大型语言模型（LLMs）展现出处理时间序列任务的潜力，但当前方法未能充分利用LLMs的推理能力。

1. MLLMs的潜力：

• 多模态LLMs（MLLMs）能够整合多种时间依赖数据，提供更丰富的洞察和更强的决策能力。
• MLLMs可以超越传统方法，实现更深层次的推理和分析。

1. 时间序列推理：

• 时间序列推理指的是MLLM处理和解释时间序列数据的能力，类似于人类逻辑。
• 论文提出了时间序列推理的定义、类型（基于推理结构和任务目标）和关键组成部分。

1. 新任务框架：

• MLLMs和时间序列推理的结合启发了新任务，如问答、因果推断和时间序列生成编辑。
• 这些新任务关注于推理和创造性地处理时间序列数据。

1. 资源和挑战：

• 论文总结了现有的数据集和基准测试，并指出了需要更真实和多模态的数据集。
• 强调了设计专用评估指标和训练策略的重要性。

1. 未来方向：

• 论文提出了未来研究的方向，包括新的推理范式、架构创新和领域特定应用。
• 鼓励研究人员开发策略，优先考虑信任、可解释性和鲁棒推理。

1. 结论：

• MLLMs能够为时间序列分析提供更强大的推理能力，改善决策和实际应用。
• 尽管存在数据集稀缺和评估指标不够成熟等挑战，MLLMs与时间序列推理的整合是一个值得注意的进步。

总的来说，这篇论文强调了MLLMs在时间序列分析中的潜力，并提出了一系列研究方向和挑战，旨在推动MLLMs在实际时间序列应用中的发展和应用。