MOMENT: A Family of Open Time-series Foundation Models

📄 arXiv: 2402.03885v3 📥 PDF

作者: Mononito Goswami, Konrad Szafer, Arjun Choudhry, Yifu Cai, Shuo Li, Artur Dubrawski

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-02-06 (更新: 2024-10-10)

备注: Accepted at ICML'24. This is a revision. See changelog in the Appendix

💡 一句话要点

提出MOMENT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 预训练模型 数据集构建 深度学习 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有时间序列分析方法面临公共数据集缺乏和多样性特征带来的训练困难。
  2. 论文提出了MOMENT模型，通过构建Time series Pile数据集来支持大规模多数据集预训练。
  3. 实验结果显示，预训练模型在有限数据和微调下依然表现优异，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

我们介绍了MOMENT，一个开源的时间序列基础模型家族，旨在进行通用时间序列分析。由于缺乏大型公共时间序列库和多样化的时间序列特性，预训练大型模型面临挑战。此外，评估这些模型的实验基准仍处于初步阶段。为此，我们编制了一个名为Time series Pile的大型多样化公共时间序列集合，系统性地解决时间序列特有的挑战，以实现大规模多数据集的预训练。最后，我们设计了一个基准来评估时间序列基础模型在有限监督设置下的多样化任务和数据集的表现。实验结果表明，我们的预训练模型在最小数据和任务特定微调下表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决时间序列分析中预训练模型面临的数据稀缺和多样性特征挑战。现有方法缺乏统一的大型公共时间序列库，导致多数据集训练困难。

核心思路：论文通过构建一个名为Time series Pile的多样化公共时间序列集合，系统性地解决时间序列特有的挑战，从而实现大规模的多数据集预训练。

技术框架：整体架构包括数据收集、预训练模型设计和评估基准构建三个主要模块。数据收集阶段聚焦于多样性，预训练模型设计则基于最新的深度学习技术，评估基准则用于验证模型在不同任务下的表现。

关键创新：最重要的创新在于构建了一个大型且多样化的时间序列数据集，并设计了相应的评估基准，这在现有研究中尚属首次。

关键设计：在模型设计中，采用了先进的深度学习架构，并在损失函数和参数设置上进行了优化，以适应时间序列数据的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MOMENT的预训练模型在多个任务上表现出色，尤其是在有限数据和监督条件下，模型的性能提升显著，验证了其在实际应用中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融市场分析、气候变化监测和健康数据分析等。通过提供强大的时间序列分析工具，MOMENT能够帮助研究人员和行业专家更有效地处理和分析复杂的时间序列数据，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

We introduce MOMENT, a family of open-source foundation models for general-purpose time series analysis. Pre-training large models on time series data is challenging due to (1) the absence of a large and cohesive public time series repository, and (2) diverse time series characteristics which make multi-dataset training onerous. Additionally, (3) experimental benchmarks to evaluate these models, especially in scenarios with limited resources, time, and supervision, are still in their nascent stages. To address these challenges, we compile a large and diverse collection of public time series, called the Time series Pile, and systematically tackle time series-specific challenges to unlock large-scale multi-dataset pre-training. Finally, we build on recent work to design a benchmark to evaluate time series foundation models on diverse tasks and datasets in limited supervision settings. Experiments on this benchmark demonstrate the effectiveness of our pre-trained models with minimal data and task-specific fine-tuning. Finally, we present several interesting empirical observations about large pre-trained time series models. Pre-trained models (AutonLab/MOMENT-1-large) and Time Series Pile (AutonLab/Timeseries-PILE) are available on Huggingface.