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LLM을 활용한 시계열 분석의 한계를 극복하기 위해 인지적 추론 중심의 멀티모달 벤치마크 TSCognition과 통합 프레임워크 TSAlign을 제안합니다. TSAlign은 시계열 데이터를 LLM 임베딩 공간에 정렬하여 기존 모델보다 뛰어난 성능과 효율성을 보여줍니다.
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원문 바로가기최근 시계열 분석 (Time series analysis)은 Large Language Models (LLMs)의 추론 및 세상에 대한 지식 능력을 활용하기 위해 이들과 결합되어 왔으나, 그 이득은 여전히 제한적입니다. 우리는 이러한 현상이 기존의 작업 구성과 LLM의 강점 사이의 근본적인 불일치 때문이라고 판단합니다. 대부분의 설정은 시계열 이해를 곡선 피팅 (curve-fitting) 시스템으로 축소하여, 실제 세계의 시간적 의사결정이 갖는 의미론적, 맥락적, 그리고 추론 집약적인 특성을 무시한 채 저수준의 예측에만 집중하고 있습니다.
이러한 한계를 해결하기 위해, 우리는 다차원 시계열 추론을 위한 멀티모달 벤치마크인 TSCognition을 소개합니다. 이는 15개의 공개 소스로부터 실제 시계열 및 텍스트 정보를 수집하여 Decoding (해독), Grounding (접지), Inferring (추론), Extrapolating (외삽), Acting (행동)이라는 다섯 가지 인지 추론 작업에 대해 약 41K개의 QA 샘플을 구축합니다. 이를 바탕으로, 우리는 시계열을 압축된 패치 수준 (patch-level) 표현으로 인코딩하고, 게이트 잔차 주입 (gated residual injection) 및 다변량 융합 (multivariate fusion)을 통해 LLM 임베딩 공간의 의미론적 방향과 정렬하는 통합 프레임워크인 TSAlign을 제안합니다.
실험 결과, TSAlign은 TSCognition 및 공개적으로 사용 가능한 TimerBed 벤치마크에서 기존의 LLM, VLM 및 시계열 QA 베이스라인들을 능가하는 성능을 보이면서도 계산 비용을 실질적으로 절감함을 보여주었습니다.
코드는 다음에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/EIT-NLP/CognitiveTSR