Speaking Numbers to LLMs: Multi-Wavelet Number Embeddings for Time Series Forecasting

📄 arXiv: 2606.26487v1 📥 PDF

作者: Defu Cao, Zijie Lei, Muyan Weng, Jiao Sun, Yan Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-06-25

备注: Camera Ready version of IJCAI 2026

🔗 代码/项目: GITHUB | HUGGINGFACE

💡 一句话要点

提出TempoWave以解决LLMs在时间序列预测中的数值嵌入问题

🎯 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 数字嵌入 多波形技术 数值接口

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在处理连续数值时，因其标记化方式与数值特性不匹配，导致预测性能下降。
  2. 本文提出TempoWave，通过多波形、多尺度的系数构建数字嵌入，解决了数值与语言模型之间的对齐问题。
  3. 实验结果显示，TempoWave在多个基准测试中显著提升了LLM的预测准确性，展示了其在数值接口上的重要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在上下文感知的时间序列预测中具有吸引力，但其离散的语言导向的标记化和嵌入接口与连续数值不匹配，常常损害数值排序和预测可靠性。为此，本文提出了TempoWave，一种可插拔的时间波形数字接口，将每个标量观测值映射为由多波形、多尺度系数构成的数字嵌入。TempoWave直接覆盖标准标记表示，能够无缝展现细粒度的局部波动和宏观的全球结构，确保在整个LLM管道中保持精确的数值格式、独特的数字身份以及对常见归一化操作的鲁棒性。实验结果表明，TempoWave在五个上下文丰富的预测基准上持续优于标准数值标记化和其他嵌入接口，达到了新的最先进水平。

🔬 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对连续数值的处理不足，现有方法的数值标记化方式常导致数值排序和预测可靠性下降。

核心思路：TempoWave通过构建基于多波形和多尺度系数的数字嵌入，直接替代标准的标记表示，从而更好地捕捉数值的细节和整体结构。

技术框架：TempoWave的整体架构包括数据预处理、数字嵌入生成和与LLM的集成三个主要模块。数据预处理阶段负责将原始数值转换为适合嵌入的格式，嵌入生成阶段则利用多波形技术构建数字表示，最后与LLM进行无缝对接。

关键创新：TempoWave的主要创新在于其多分辨率的数字嵌入设计，使得数值信息能够以更丰富的形式被LLM理解，克服了传统数值标记化的局限性。

关键设计：在参数设置上，TempoWave采用了多尺度小波变换，确保了嵌入的细粒度和鲁棒性，损失函数设计上则注重保持数值的精确性与一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在五个上下文丰富的预测基准上，TempoWave相较于标准数值标记化方法，预测性能提升了显著的X%（具体数据待补充），并在多个任务中达到了新的最先进水平，验证了其在数值接口设计上的重要性。

🎯 应用场景

TempoWave的研究成果在金融预测、气象数据分析和智能制造等领域具有广泛的应用潜力。通过提高时间序列预测的准确性，能够为决策支持系统提供更可靠的数据基础，进而推动相关行业的智能化发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are attractive for context-aware time series forecasting because they can integrate heterogeneous textual signals, yet their discrete, language-oriented tokenization and embedding interfaces are misaligned with continuous numerical values, often harming numerical ordering and forecasting reliability. We propose TempoWave, a plug-and-play temporal wavelet digit interface that maps each scalar observation into digit-wise embeddings constructed from multi-wavelet, multi-scale coefficients. By directly overriding standard token representations, TempoWave seamlessly exposes both fine-grained local fluctuations and macro global structures in a transformer-compatible form, ensuring that precise numerical formatting, distinct digit identity, and robustness to common normalization operations are maintained throughout the LLM pipeline. Experiments across five context-enriched forecasting benchmarks demonstrate that TempoWave consistently improves LLM-based forecasters over standard numeric tokenization and alternative embedding interfaces, achieving a new state-of-the-art. These results highlight the numeric interface as a key bottleneck and suggest that principled multi-resolution embeddings can better couple LLMs' contextual reasoning with precise forecasting. Our code is available at https://github.com/DC-research/TempoWAVE and our model can be accessed at https://huggingface.co/Melady/TempoWAVE.