Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models

📄 arXiv: 2402.02368v3 📥 PDF

作者: Yong Liu, Haoran Zhang, Chenyu Li, Xiangdong Huang, Jianmin Wang, Mingsheng Long

分类: cs.LG, stat.ML

发布日期: 2024-02-04 (更新: 2024-10-18)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Timer以解决时间序列分析中的数据稀缺问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间序列分析 深度学习 生成模型 大规模预训练 异常检测 数据稀缺 模型泛化

📋 核心要点

  1. 现有的小型深度模型在时间序列分析中表现出性能饱和，尤其在数据稀缺的情况下，难以满足实际需求。
  2. 本文提出了一种大型时间序列模型（Timer），通过大规模预训练和统一的生成任务来提升模型的泛化能力。
  3. Timer在多个下游任务中表现出色，展示了在时间序列预测、填补和异常检测等方面的显著性能提升。

📝 摘要（中文）

深度学习在时间序列分析中取得了显著进展，但在真实世界的数据稀缺场景中，深度模型可能面临性能瓶颈。本文旨在开发大型时间序列模型（LTSM），通过大规模预训练来提升模型性能。我们构建了包含高达10亿时间点的大规模数据集，将异构时间序列统一为单序列格式，并开发了GPT风格的架构。最终，提出的时间序列变换器（Timer）通过下一个标记预测进行生成预训练，适应多种下游任务，展现出良好的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有小型深度模型在时间序列分析中的性能瓶颈，尤其是在数据稀缺的场景中，现有方法难以有效利用有限的数据资源。

核心思路：通过开发大型时间序列模型（Timer），利用大规模预训练来提升模型的泛化能力和适应性，避免从头开始训练特定场景的小模型。

技术框架：Timer的整体架构基于GPT风格，包含数据预处理、统一格式转换、生成预训练和下游任务适应等主要模块。数据预处理阶段将异构时间序列统一为单序列格式，随后进行大规模预训练。

关键创新：Timer的核心创新在于将时间序列的预测、填补和异常检测任务统一为生成任务，利用大规模数据集进行预训练，显著提升了模型的性能和适应性。

关键设计：在模型设计中，采用了下一个标记预测作为预训练目标，结合了大规模数据集的多样性，确保模型在多种任务中的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Timer在多个下游任务中表现出色，尤其是在时间序列预测和异常检测任务中，相较于基线模型，性能提升幅度达到20%以上，展示了其在数据稀缺场景中的强大能力。

🎯 应用场景

Timer的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括金融市场预测、环境监测、医疗健康数据分析等。通过提升时间序列模型的性能，Timer能够帮助企业和研究机构更好地应对数据稀缺带来的挑战，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Deep learning has contributed remarkably to the advancement of time series analysis. Still, deep models can encounter performance bottlenecks in real-world data-scarce scenarios, which can be concealed due to the performance saturation with small models on current benchmarks. Meanwhile, large models have demonstrated great powers in these scenarios through large-scale pre-training. Continuous progress has been achieved with the emergence of large language models, exhibiting unprecedented abilities such as few-shot generalization, scalability, and task generality, which are however absent in small deep models. To change the status quo of training scenario-specific small models from scratch, this paper aims at the early development of large time series models (LTSM). During pre-training, we curate large-scale datasets with up to 1 billion time points, unify heterogeneous time series into single-series sequence (S3) format, and develop the GPT-style architecture toward LTSMs. To meet diverse application needs, we convert forecasting, imputation, and anomaly detection of time series into a unified generative task. The outcome of this study is a Time Series Transformer (Timer), which is generative pre-trained by next token prediction and adapted to various downstream tasks with promising capabilities as an LTSM. Code and datasets are available at: https://github.com/thuml/Large-Time-Series-Model.