TempoGPT：通过量化嵌入来增强多模态语言模型中的时间序列推理能力

《Neurocomputing》：TempoGPT: Enhancing time series reasoning in multi-modal language model via quantizing embedding

多模态时间序列模型在复杂推理任务中面临数据标注粗放和时序分词不精确的双重挑战。本文提出基于白盒系统的多模态数据构建方法，并设计TempoGPT模型：通过量化时间嵌入为离散token，利用共享嵌入层同步处理时序与文本信息，实现多模态语义对齐。实验表明该方法显著提升TLMs的推理能力，在构建的复杂时序分析任务中达到SOTA性能。

　　在当今人工智能技术迅猛发展的背景下，多模态语言模型（Multi-modal Language Models, MLLMs）在处理视觉和音频等模态数据方面取得了显著进展。然而，当这些模型被应用于时间序列数据的复杂推理任务时，却面临着诸多挑战。时间序列数据作为描述动态过程的重要形式，在医疗诊断、金融经济、工业监控等多个领域中发挥着关键作用。然而，现有模型在处理时间序列数据时，往往无法有效捕捉其动态特性并进行深层次推理。这主要是由于时间序列数据的标签粗略且缺乏分析和推理过程的描述，使得模型在训练过程中难以提升其推理能力。此外，时间序列数据的处理缺乏精确的标记机制，导致时间信息与文本信息的表示模式不一致，从而影响了多模态对齐的效果。

为了解决上述问题，本文提出了一种构建多模态时间序列数据的方法，并引入了一种新的多模态时间序列语言模型——TempoGPT。该模型通过将时间序列数据转换为离散的标记，并与文本标记共同处理，从而实现时间信息与文本信息的一致表示。这种一致性的表示模式不仅有助于提升模型对时间序列的理解能力，还能增强其在复杂推理任务中的表现。

时间序列数据的复杂性在于其动态性和连续性。与静态图像或音频信号不同，时间序列数据通常由一系列连续的观测值组成，这些观测值之间可能存在复杂的依赖关系。然而，现有的多模态数据集大多仅包含简单的分类标签，例如在心电图（ECG）数据中标注“窦性心律不齐”等。这种标签方式限制了模型对时间序列中物理机制和变量间复杂关系的理解，从而影响了其推理能力。为了克服这一问题，本文提出了一种基于白盒系统的多模态时间序列数据生成方法。白盒系统指的是那些具有明确规则和结构的系统，例如物理系统或工程系统。通过分析这些系统中变量与系统之间的关系，我们可以生成具有丰富语义信息的时间序列数据，从而为模型提供更全面的训练材料。

此外，时间序列数据的标记问题也是影响多模态对齐的关键因素之一。在文本处理中，每个单词都可以被独立地标记为离散的单元，而时间序列数据由于缺乏固有的语义信息，通常难以进行类似的精确标记。这使得时间序列的表示模式与文本的表示模式不一致，进而影响了模型在跨模态任务中的表现。为了解决这一问题，TempoGPT引入了一种时间嵌入量化机制，将时间序列的连续表示转换为离散的标记。这些标记可以与文本标记一起被嵌入到共享的嵌入层中，从而实现时间信息与文本信息的一致表示。这种一致性的表示模式不仅有助于提升模型对时间序列的理解能力，还能增强其在复杂推理任务中的表现。

在模型设计方面，TempoGPT采用了多模态语言模型的架构，将时间序列数据与文本数据进行联合处理。具体来说，模型首先通过量化编码将时间序列数据转换为离散的时间标记，然后利用共享的嵌入层对这些时间标记和文本标记进行统一处理。共享嵌入层的设计使得模型能够在不同模态之间建立更紧密的联系，从而提升多模态对齐的效果。此外，TempoGPT还利用了大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的强大推理能力，将其作为解码器来处理时间序列数据。这种设计使得模型能够在时间序列数据的处理过程中，不仅捕捉到数据的表面特征，还能进行深层次的推理和分析。

为了验证TempoGPT在时间序列推理任务中的有效性，本文进行了广泛的实验。实验涵盖了多个方面，包括时间序列分析任务和复杂推理任务。在时间序列分析任务中，TempoGPT表现出了优异的性能，能够准确地识别时间序列中的关键特征和趋势。而在复杂推理任务中，TempoGPT更是取得了突破性的进展，其推理能力显著优于现有的多模态时间序列语言模型。此外，本文还对TempoGPT的各个创新组件进行了深入分析，探讨了它们对模型推理能力的具体影响。结果表明，时间嵌入的量化机制在提升多模态对齐效果和推理能力方面起到了关键作用。

在实验设计方面，本文提出了五个研究问题，以全面评估TempoGPT在时间序列推理任务中的表现。第一个研究问题关注TempoGPT在一般时间序列分析任务中的性能，第二个研究问题则聚焦于其在复杂推理任务中的表现。第三个研究问题探讨了TempoGPT的输出是否具有逻辑一致性，第四个研究问题分析了其创新组件对模型推理能力的具体影响，而第五个研究问题则试图找出影响多模态时间序列语言模型推理能力的其他因素。通过回答这些问题，本文不仅验证了TempoGPT的有效性，还为未来的研究提供了新的方向。

从实验结果来看，TempoGPT在多个时间序列推理任务中均表现出色。在时间序列分析任务中，模型能够准确地识别时间序列中的关键特征，例如趋势、周期性变化和异常点。而在复杂推理任务中，TempoGPT展示了更强的逻辑推理能力，能够根据时间序列数据推断出合理的结论。这种推理能力的提升得益于模型对时间序列数据的深入理解和对文本信息的准确捕捉。此外，TempoGPT的输出在逻辑一致性方面也表现良好，能够提供连贯且合理的解释，这对于实际应用中的决策支持具有重要意义。

在模型的创新组件方面，时间嵌入的量化机制是TempoGPT的核心之一。通过将时间序列的连续表示转换为离散的标记，模型能够更有效地捕捉时间序列中的语义信息，并与文本标记进行对齐。这种对齐不仅提高了模型在时间序列任务中的表现，还增强了其在多模态任务中的泛化能力。此外，共享嵌入层的设计使得模型能够在不同模态之间建立更紧密的联系，从而提升多模态对齐的效果。实验结果表明，这些创新组件在提升模型推理能力方面起到了重要作用。

本文的研究不仅在理论层面提出了新的方法，还在实际应用中验证了其有效性。通过构建高质量的多模态时间序列数据集，TempoGPT能够更好地理解时间序列的动态特性，并进行深层次的推理分析。此外，本文还探讨了影响多模态时间序列语言模型推理能力的其他因素，例如数据的多样性、模型的结构设计以及训练方法的优化。这些因素的深入分析为未来的研究提供了宝贵的参考。

总之，TempoGPT的提出为多模态时间序列语言模型在复杂推理任务中的应用提供了新的思路和方法。通过构建高质量的多模态时间序列数据，并采用时间嵌入量化和共享嵌入层等创新技术，TempoGPT在时间序列分析和推理任务中均取得了显著的成果。这些成果不仅展示了模型在时间序列处理中的强大能力，还为未来的研究提供了新的方向和启示。随着多模态技术的不断发展，TempoGPT的出现无疑将推动时间序列分析和推理领域的发展，为实际应用中的复杂任务提供更强大的支持。