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ACL 2025 Time-LlaMA 大语言模型高效适配时间序列预测

news 2025/9/24 6:58:05

背景

将大语言模型用于时间序列分析在近年来备受关注，但其仍然面临几个关键挑战没有被很好解决：

模态（modality）对齐问题：时间序列数据与语言文本是不同模态的。如何有效地把时间序列输入与自然语言提示（prompt）结合起来，让 LLM 能理解时间序列的语义或结构，而不仅仅是把时间序列当成一串数字强行塞进去？现有方法常用跨 attention 或 prompt 或 reprogramming module／tokenization，但仍未达到既高效高质量对齐的状态。

多变量时间序列效率和延迟问题：对于 multivariate time series（多个变量／通道的时间序列），当前很多方法把任务拆成多个 univariate 子任务来预测，这在 inference（推理／预测）阶段引起较大延迟，因为要对每个变量单独做预测。

LLM backbone 固定 vs 可调问题：已有工作常常把 LLM 的主干（backbone）冻结，只在其外增加模块／tokenization／prompting，这是节省参数、保持效率的一种方式，但也可能限制模型对时间序列预测任务的适应性。究竟是不是有可能在“参数有效率”的前提下，对 LLM 的部分内部进行调整，从而提升性能？这是一个未被完全解决的问题。

few-shot / zero-shot 情况下的性能：在很多实际应用里，时间序列数据可能稀缺，或者任务规格变化快，不可能为每个任务准备非常大规模的数据。一个有效的模型应当在 few-shot 或受限数据情况下也表现稳健。现有方法在这点还不一定都能很好。

为了解决这些问题，来自南洋理工大学等的研究团队提出了一种创新模型Time-LlaMA，一个将 LLM 用于时间序列预测的新框架。该文章已中稿ACL 2025。

我整理了ACL 2024-2025年时间序列领域相关论文，感兴趣的可以dd~

论文这里

Time-LlaMA

Time-LlaMA的核心思想是通过引入高效的适配机制，让大语言模型能够自然地理解和处理时间序列数据。其设计有三个关键组件，时间序列 Tokenization 模块，模态对齐模块和动态低秩适配模块（D-LoRA）。框架如图1。

图1 Time-LlaMA 框架图

时间序列 Tokenization 模块

传统的时间序列数据是连续的数值信号，而 LLM 的输入需要被离散化为 token 表示。为此，Time-LlaMA 借鉴自然语言处理中 tokenizer 的思想，将时间序列切分成一系列可学习的片段，并通过向量化映射形成 token 表示。这样一来，连续的时间点被转化为离散的 token 序列，保证了数据格式与 LLM 输入的一致性，同时保留了原始序列的时序结构与局部变化特征。

模态对齐模块

由于时间序列和自然语言在分布特性和表示空间上存在显著差异，直接把时间序列 token 喂入 LLM 会导致信息失真和语义错位。Time-LlaMA 为此设计了一个高效的投影网络，用于将时间序列 token 的表示映射到与语言 token 相容的嵌入空间中。

这个对齐过程不仅保证了数据在输入 LLM 时不会丢失关键的动态特征，还让时间序列与语言信息能够在同一个表示空间中自然融合，使得 LLM 能在“无缝衔接”的条件下接管预测任务。

动态低秩适配模块（D-LoRA）

为了进一步提升适配效率，Time-LlaMA 在参数更新策略上引入了动态低秩适配模块（D-LoRA）。D‑LoRA 对传统 LoRA 进行了改进，引入了动态选择机制，根据每条输入序列动态决定激活哪些低秩子模块，从而兼顾预测精度和计算效率

图2 D-LoRA

如图2，Time-LlaMA 则提出了动态调整的思路：模型会根据输入序列的复杂度自适应地决定秩的大小。如果当前序列包含更复杂的非线性模式，D-LoRA 会分配更高的秩以保证表达能力；而在模式相对简单的序列中，则通过低秩来减少计算开销。

这种自适应的机制使得 Time-LlaMA 在预测精度和计算效率之间取得了理想平衡，让大语言模型能够在时间序列任务中实现既强大又高效的适配。