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Decoding Time Series with LLMs: A Multi-Agent Framework for Cross-Domain Annotation

Created by
  • Haebom

저자

Minhua Lin, Zhengzhang Chen, Yanchi Liu, Xujiang Zhao, Zongyu Wu, Junxiang Wang, Xiang Zhang, Suhang Wang, Haifeng Chen

개요

본 논문에서는 다양한 분야의 시계열 데이터에 대한 고품질 주석 생성을 위한 다중 에이전트 시스템인 TESSA를 제안합니다. TESSA는 일반 주석 에이전트와 도메인 특정 주석 에이전트 두 가지 에이전트로 구성됩니다. 일반 주석 에이전트는 여러 소스 도메인의 시계열 및 텍스트 특징을 활용하여 일반적인 주석을 생성하고, 도메인 특정 주석 에이전트는 목표 도메인의 제한된 주석을 활용하여 도메인 특정 용어를 학습하고 목표 지향적인 주석을 생성합니다. 합성 및 실제 데이터셋에 대한 광범위한 실험을 통해 TESSA가 기존 방법보다 효과적으로 고품질 주석을 생성함을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
다양한 도메인의 시계열 데이터에 대한 자동 주석 생성을 위한 효과적인 방법 제시.
일반적인 패턴과 도메인 특정 지식을 모두 활용하여 고품질 주석 생성.
기존 방법보다 우수한 성능을 보이는 TESSA 시스템의 효용성 증명.
한계점:
도메인 특정 주석 에이전트의 성능은 목표 도메인의 주석 데이터 양에 의존적일 수 있음.
실제 세계의 복잡하고 다양한 시계열 데이터에 대한 일반화 성능에 대한 추가적인 연구 필요.
TESSA 시스템의 확장성 및 효율성에 대한 추가적인 평가 필요.
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