NetManAIOps/ChatTS

何を解決するか

ChatTS は、時系列データをネイティブに理解し、推論できるようにするための Large Language Models (LLMs) を設計しています。従来のアプローチが時系列データをテキストや画像として扱うのに対し、ChatTS は対話型インターフェースを通じて、多変量時系列の構造、変化、数値をインタラクティブに探索できるようにします。

動作方法

ChatTS は Time Series Multimodal LLM (TS-MLLM) です。多変量時系列データとテキストクエリは別々に処理された後、統合されます。時系列データは固定サイズのパッチに分割され、専用の時系列エンコーダで符号化されます。これらの符号化されたパッチは、トークンレベルでテキストトークンと連結され、元の入力位置と文脈的関係を保持します。これにより、LLM は統合されたマルチモーダル理解と応答生成が可能になります。

対象ユーザー

予測や分類ツールに依存せずに、時系列データに対して複雑な推論や質問応答を実行したいデータサイエンティスト、AI研究者、アナリスト。

特徴

• ネイティブな多変量対応: さまざまな長さと次元を持つ複数の時系列を1つのプロンプトで処理可能。
• 値を保持した符号化: 原始的な数値を保持するため、特定のタイムスタンプでのピークや値に関する具体的な質問に答えることが可能。
• 高い効率性: GPT-4o と比較して、数値の整合性タスクで優れた性能を発揮しながら、より少ないトークンを使用。
• 柔軟なデプロイメント: Transformers および vLLM との統合をサポートしており、OpenAI API互換のサーバーオプションも提供。
• 合成データパイプライン: 同様のモデルを訓練するための、アライメントおよび SFT (Supervised Fine-Tuning) データセットを生成するための完全なパイプラインを含む。