语言模型对于时间序列零样本推理仍然存在困难
本文介绍了一个全面的测试数据 empreason 来评估大语言模型的时间推理能力，包括三个时间推理水平的问题，并提出了一种基于时间跨度提取和时间敏感的强化学习的新型学习框架来提高其时间推理能力，并证明了其有效性。
Jun, 2023
本文提出了解释性时间推理的首个任务，即通过对多个事件进行多步骤的时间推理和对未来时间戳的预测，预测事件在未来时间戳上的发生，并提供清晰的解释。我们基于多源指导调整数据集和知识图谱生成策略，提出了第一个支持解释性时间推理的开源 LLM 系列 TimeLlaMA，该方法在时间预测和解释方面取得了最先进的性能。
Oct, 2023
对时间序列进行分析的基础模型的研究和应用，包括从头开始预训练基础模型和适应大型语言基础模型进行时间序列分析的方法，并提供了一种 3E 分析框架和一个领域分类系统来帮助该领域的发展。
May, 2024
大型语言模型（LLMs）理解世界的关键是对时间进行推理。我们通过系统研究 38 个时间推理任务，提出了能够处理各种时间推理任务的通用框架，其中使用数学数据集为时间推理奠定了坚实基础，并通过自我批评的时间优化方法，提升了模型的时间推理能力。最终，我们开发了 Timo 模型，在 7B 和 13B 规模上在时间推理方面表现出色，并在平均准确度上超过了同类 LLMs 的 10.0 和 7.6，实现了新的最先进性能。通过广泛的实验证明了我们的框架的有效性和在不同时间任务上的泛化能力。
Jun, 2024
本文研究了大型语言模型在实际事件中实现推理的能力，设计了一个建模和预测框架，其中大型语言模型执行推断，以协助事件序列模型提高预测准确性，并通过在 Amazon Review 和 GDELT 两个具有挑战性的实际数据集上进行的广泛实验，展示了我们的框架的性能优势。
May, 2023
对利用大型语言模型（LLMs）进行时间序列分析的现有方法进行了系统概述，总结了基于 LLM 的时间序列分析的一般流程，并探讨了未来的研究机会。
Feb, 2024
本研究通过 sigllm 框架探索了大型语言模型在时间序列异常检测方面的应用，包括时间序列转文本处理模块和基于预测的探测方法，并在 11 个数据集上进行了评估，结果显示预测方法在 F1 分数上明显优于提示方法，但与最先进的深度学习模型相比，大型语言模型的性能仍略逊，差距约为 30%。
May, 2024
本文研究了利用大型语言模型在可解释金融时间序列预测中的应用，使用股票价格数据、公司元数据和历史新闻等多模态信号，在 NASDAQ-100 股票上进行实验，结果显示与一些基准模型相比，使用 GPT-4 和 Open LLaMA 这类新型模型进行零样本 / 少样本推断并通过基于指令的微调生成可解释预测，优于经典的 ARMA-GARCH 模型和梯度提升树模型。
Jun, 2023
我们提出了一种新的基于文本的时间推理模型 TempGraph-LLM，通过将上下文翻译成时间图，教导大型语言模型 (LLMs) 学习时间概念。我们证明了在其他任务上的预训练对 LLMs 的效益，并通过思路链的引导和特殊数据增强引导 LLMs 进行符号推理，观察到符号推理带来更一致可靠的结果。
Jan, 2024