This page organizes papers related to artificial intelligence published around the world. This page is summarized using Google Gemini and is operated on a non-profit basis. The copyright of the paper belongs to the author and the relevant institution. When sharing, simply cite the source.
TS-RAG: Retrieval-Augmented Generation based Time Series Foundation Models are Stronger Zero-Shot Forecaster
Created by
Haebom
Category
Empty
저자
Kanghui Ning, Zijie Pan, Yu Liu, Yushan Jiang, James Yiming Zhang, Kashif Rasul, Anderson Schneider, Lintao Ma, Yuriy Nevmyvaka, Dongjin Song
개요
본 논문은 시계열 예측 작업에서 대규모 언어 모델(LLM)과 파운데이션 모델(FM)의 일반화 및 해석 가능성을 향상시키기 위해 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크인 TS-RAG를 제시합니다. TS-RAG는 사전 훈련된 시계열 인코더를 사용하여 지식 기반에서 의미적으로 관련된 세그먼트를 검색하고, 적응형 검색 믹서(ARM) 모듈을 통해 검색된 패턴을 TSFM의 내부 표현과 동적으로 융합합니다. TS-RAG는 특정 작업에 대한 미세 조정을 거치지 않고도 다양한 도메인에서 기존 TSFM보다 최대 6.84% 향상된 최첨단 제로샷 예측 성능을 달성하며, 해석 가능성도 제공합니다.