Adapting LLMs to Time Series Forecasting via Temporal Heterogeneity Modeling and Semantic Alignment

📄 arXiv: 2508.07195v1 📥 PDF

作者: Yanru Sun, Emadeldeen Eldele, Zongxia Xie, Yucheng Wang, Wenzhe Niu, Qinghua Hu, Chee Keong Kwoh, Min Wu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-10

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出TALON框架以解决时间序列预测中的异质性问题

🎯 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 异质性建模 语义对齐 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在时间序列预测中难以处理时间模式的异质性和模态差距，导致预测性能受限。
  2. 本文提出的TALON框架通过异质时间编码器和语义对齐模块，解决了时间序列与LLM之间的适配问题。
  3. 在七个基准数据集上的实验表明，TALON在预测性能上优于最新的先进方法，平均MSE提升达11%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域展现了强大的能力，但在时间序列预测中的直接应用面临挑战，主要由于时间模式的异质性和连续数值信号与离散语言表示之间的模态差距。本文提出了TALON框架，通过建模时间异质性和强制语义对齐来增强基于LLM的预测能力。具体而言，我们设计了异质时间编码器，将多变量时间序列划分为结构一致的片段，从而实现对不同时间模式的局部专家建模。同时，引入语义对齐模块，将时间特征与LLM兼容的表示对齐，消除了推理过程中对手工提示的需求。实验结果表明，TALON在七个真实世界基准数据集上表现优异，平均均方误差（MSE）提升高达11%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在时间序列预测中的应用挑战，特别是时间模式的异质性和模态差距问题。现有方法未能有效处理这些问题，导致预测精度不足。

核心思路：论文提出的TALON框架通过引入异质时间编码器和语义对齐模块，分别针对时间序列的结构特征和语言模型的表示能力进行优化，从而实现更有效的时间序列预测。

技术框架：TALON框架主要包括两个模块：异质时间编码器和语义对齐模块。异质时间编码器将多变量时间序列划分为结构一致的片段，以便于局部建模；语义对齐模块则将时间特征与LLM兼容的表示进行对齐，消除手工提示的需求。

关键创新：TALON的核心创新在于同时考虑时间模式的异质性和语义对齐，形成了一个统一的框架。这一设计与现有方法的单一视角显著不同，能够更全面地捕捉时间序列的特征。

关键设计：在技术细节上，异质时间编码器采用了分段建模策略，确保对不同时间模式的适应性；语义对齐模块则通过特征映射和对齐损失函数来实现时间特征与语言表示的有效整合。

📊 实验亮点

在七个真实世界基准数据集上的实验结果显示，TALON框架在所有数据集上均表现出色，平均均方误差（MSE）提升高达11%，显著优于最新的先进方法。这一结果验证了模式感知和语义感知设计在时间序列预测中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融市场预测、气象数据分析和工业设备故障检测等。通过提高时间序列预测的准确性，TALON框架能够为决策支持系统提供更可靠的数据分析，进而推动各行业的智能化发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have recently demonstrated impressive capabilities in natural language processing due to their strong generalization and sequence modeling capabilities. However, their direct application to time series forecasting remains challenging due to two fundamental issues: the inherent heterogeneity of temporal patterns and the modality gap between continuous numerical signals and discrete language representations. In this work, we propose TALON, a unified framework that enhances LLM-based forecasting by modeling temporal heterogeneity and enforcing semantic alignment. Specifically, we design a Heterogeneous Temporal Encoder that partitions multivariate time series into structurally coherent segments, enabling localized expert modeling across diverse temporal patterns. To bridge the modality gap, we introduce a Semantic Alignment Module that aligns temporal features with LLM-compatible representations, enabling effective integration of time series into language-based models while eliminating the need for handcrafted prompts during inference. Extensive experiments on seven real-world benchmarks demonstrate that TALON achieves superior performance across all datasets, with average MSE improvements of up to 11\% over recent state-of-the-art methods. These results underscore the effectiveness of incorporating both pattern-aware and semantic-aware designs when adapting LLMs for time series forecasting. The code is available at: https://github.com/syrGitHub/TALON.