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今天给大家介绍一篇清华大学的时间序列预测最新工作，提出了统一的Transformer时序预测模型，能同时处理单变量和多变量时序预测，并将时序预测的上下文长度首次扩充到千级别。
论文标题：TIMER-XL: LONG-CONTEXT TRANSFORMERS FOR UNIFIED TIME SERIES FORECASTING
下载地址：https://arxiv.org/pdf/2410.04803v1
构建类似NLP领域的统一大模型是时序预测领域近期研究的焦点。虽然前序已经涌现很多工作，但是这些建模方法只能处理最多几百长度的上下文序列，比如根据历史200个数据点预测未来时刻的序列值。而NLP中的建模可以利用千级别甚至万级别的上下文信息。历史序列长度的不足，导致时序预测模型无法根据完整的、长周期的历史信息进行预测，影响了预测效果。
为了解决上述问题，本文构建了基于Decoder-only Transformer模型的统一时间序列预测模型Timer-XL，可以同时处理单变量和多变量的时序预测，并同时建模变量间关系，对比其他SOTA模型实现了效果提升。
类似NLP中的语言模型，Timer-XL使用了Next Token Prediction任务进行模型训练。在语言模型中，Next Token Prediction任务的目标是根据前面的token，预测下一个token是什么。在时间序列中，Time-XL将token定义为一个窗口内的时间序列，也就是一个patch作为一个token。优化的目标就变成了预测下一个patch的时间序列，以MSE为目标进行拟合。
上述方式只适用于单变量时间序列。为了扩展到多变量时间序列，Timer-XL采用了多元Next Token Prediction的建模方式。整体可以理解为，每个变量仍然独立的预测下一个token，但是会根据所有变量的历史序列来预测各个变量的下一个token，公式可以表示为如下形式：
通过这种多变量Next Token Prediction的扩展，模型可以同时建模序列关系和变量间关系，实现了从1D建模到2D建模的扩展。
Timer-XL整体基于Transformer Decoder的模型结构，位置编码采用目前主流语言模型使用较多的RoPE。
其中一个核心问题是，引入多元Next Token Prediction任务后，如何构建attention。文中提出了TimeAttention模块，其基本思路也很简单，在预测每一个变量的值时，通过attention mask的方式让其只和各个变量该时刻之前的值进行attention。比如下图中预测A序列的第3个token的值，会和A、B的第一个时刻、第二个时刻的tokne计算attention。
此外，这种attention mask的方式也可以灵活引入变量间关系的建模。比如可以根据两个变量之间是否相互依赖，修改整个attention mask的构造方式，融合时间（序列）和空间（变量间）的关系。
在实验部分，文中对比了和各类时序预测模型，包括统计模型、深度模型等SOTA方法的效果，本文的整体MSE都取得了较明显的下降。
实验部分也重点论证了Timer-XL的通用性，一个模型可以用于各类数据集，包括在训练数据内的数据集，以及非训练数据的数据集，有较强的泛化性。
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