基于Adaptor和GPT的时间序列多任务一体化大型模型

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今天跟大家聊一聊大模型时间序列预测的最新工作，来自阿里巴巴达摩院，提出了一种基于adaptor的通用时间序列分析框架，在长周期预测、短周期预测、zero-shot、few-shot、异常检测、时间序列分类、时间序列填充等7项时间序列任务上都取得了显著的效果。

论文标题：一刀切：使用预训练语言模型和特别设计的适配器进行通用时间序列分析

可下载链接：https://arxiv.org/pdf/2311.14782v1.pdf

1、背景

时间序列预测领域中，搭建大型模型的难点之一在于缺乏如NLP或CV领域那样的充足的训练数据。本文提出了一种解决方案，即以NLP或CV领域中训练好的大型模型为基础，并结合Adaptor技术，将其适配到时间序列中，以解决各种时间序列问题

Adaptor在NLP、CV等领域应用很广泛，尤其是最近大模型应用中，adaptor经常被用来进行大模型的轻量级finetune。Adaptor是一个轻量级网络，通过将其插入到大模型中的一些模块中，然后fix大模型参数，只更新adaptor的参数，就可以实现轻量级的大模型finetune。

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下面，给大家介绍阿里达摩院这篇工作中，是如何利用adaptor结合预训练的NLP、CV模型搭建统一时间序列模型的。

2、整体结构

本文提出的模型基于Freeze参数的预训练语言模型，结合4种类型的adaptor实现。整体模型结构如下图所示。

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首先，对于输入的时间序列，我们将使用RevIN的方法进行归一化。这意味着我们会从每个时间序列中减去均值，并除以方差。接下来，我们将使用PatchTST的方法，将时间序列通过滑动窗口切分成多个片段，生成片段嵌入。处理好的时间序列将被输入到一个NLP领域的预训练语言模型中。在整个训练过程中，语言模型的原始参数将保持不变，我们只会更新新增的4类适配器参数

3、Adaptor设计

本文介绍了四种类型的适配器，这些适配器可以插入到NLP和CV领域的大型模型的不同位置，以实现对时间序列进行适配的目标。这四种适配器分别是时间适配器、通道适配器、频率适配器和异常适配器

时间适配器：时间适配器是一个MLP网络，用于融合时间维度的信息。在文中，我们采用了瓶颈结构，先将时间维度或空间维度的高维信息映射到低维空间，然后再映射回高维空间。这样做的目的是在提取时序关系的过程中避免过拟合的风险

Channel Adaptor：channel adaptor的结构和temporal adaptor相似，区别在于在空间维度进行，用来提取多元序列各个变量之间的关系，也采用了bottlenect；

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Frequency Adaptor：frequency adaptor在频域进行时间序列的信息提取，这部分将时间序列映射到频域，在频域做MLP，然后再映射回时域，以此实现频域这种全局信息的提取。

Anomaly Adapter：这部分主要是实现了一种新的时间序列异常检测方法，这里利用了attention score矩阵，对于正常序列attention score矩阵呈现周期重复的特性，而异常序列则没有，因此文中使用一个高斯核作为anomaly adaptor，用attention的输出结果和其计算KL散度进行时间序列异常检测。

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另外，不同的数据会受到各个适配器的影响程度不同，因此，在文中采用了一个门控网络，以有选择地使用适配器

4、实验效果

对7种时间序列任务进行了效果对比，本文提出的时间序列统一大模型在各个任务中取得了超出业内各个SOTA模型的效果。以长周期预测任务为例，基于GPT2+Adaptor的统一模型表现最优

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好了，本文到此结束，带大家了解了《基于Adaptor和GPT的时间序列多任务一体化大型模型》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多科技周边知识！