NetManAIOps/ChatTS

해결하는 문제

ChatTS는 대규모 언어 모델(LLM)이 시계열 데이터를 네이티브하게 이해하고 추론할 수 있도록 설계되었습니다. 기존의 접근 방식이 시계열 데이터를 텍스트나 이미지로 다루는 반면, ChatTS는 대화형 인터페이스를 통해 다변량 시계열의 구조, 변화, 수치 값을 상호작용적으로 탐색할 수 있게 합니다.

작동 방식

ChatTS는 시계열 다중모달 LLM(TS-MLLM)입니다. 다변량 시계열과 텍스트 쿼리를 별도로 처리한 후 결합합니다. 시계열 데이터는 고정 크기의 패치로 나누어 전용 시계열 인코더로 인코딩됩니다. 이 인코딩된 패치는 토큰 수준에서 텍스트 토큰과 연결되어 원래 입력 위치와 문맥적 관계를 유지합니다. 이를 통해 LLM은 통합된 다중모달 이해와 응답 생성을 수행할 수 있습니다.

대상 사용자

예측 또는 분류 도구에 의존하지 않고 시계열 데이터에 대해 복잡한 추론과 질의응답을 수행해야 하는 데이터 과학자, AI 연구자, 분석가.

주요 특징

• 네이티브 다변량 지원: 다양한 길이와 차원의 여러 시계열을 단일 프롬프트에서 처리 가능.
• 값 보존 인코딩: 원시 수치 값을 유지하여 특정 타임스탬프의 피크나 값에 대한 구체적인 질문에 답할 수 있음.
• 고효율성: GPT-4o보다 수치 일치 작업에서 더 뛰어난 성능을 발휘하면서도 더 적은 토큰을 사용.
• 유연한 배포: Transformers 및 vLLM과의 통합을 지원하며, OpenAI API 호환 서버 옵션도 제공.
• 합성 데이터 파이프라인: 유사한 모델을 훈련하기 위한 아라이언트 및 SFT(Supervised Fine-Tuning) 데이터셋을 생성하는 완전한 파이프라인 포함.