主要观点总结
本文介绍了对大型语言模型（LLMs）在时序数据异常检测能力的研究。研究通过一系列实验验证了LLMs在处理时间序列数据时的表现，并探讨了不同假设的实证证据。文章还提供了实验设置、数据集构建、评估指标、基线方法等的详细介绍。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景及目的
随着时序数据的增长，研究LLMs在时序数据异常检测方面的能力变得至关重要。文章旨在通过实证研究验证LLMs的相关假设，并探讨其在时间序列异常检测中的表现。
关键观点2: LLMs在时序数据中的表现
研究通过一系列实验发现，LLMs在处理时间序列数据时展现出了一定的能力，但也存在局限性。例如，LLMs在处理图像形式的时间序列数据时表现较好，但在处理长文本上下文时存在困难。
关键观点3: 实验设置与结果
研究使用了多种模型、数据集和评估指标进行实验。实验结果表明，LLMs在某些情况下可以优于传统的异常检测方法。同时，实验也验证了前文提出的假设，并揭示了LLMs在时间序列异常检测中的表现和局限性。
关键观点4: 主要发现与结论
研究的主要发现是LLMs在零样本时间序列异常检测中是一个合理的选择，但其在时间序列分析中的表现受到多种因素的影响，如输入表示方法、模型架构等。同时，研究也揭示了LLMs在理解时间序列模式方面的局限性和挑战。
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来源：时序人 本文 约4600字 ，建议阅读 10+ 分钟 本文介绍一篇 ICLR 2025 中的工作，该工作旨在调查大型语言模型（LLMs）是否能够理解并检测时间序列数据中的异常，重点关注零样本和少样本场景。 受时间序列预测研究中关于 LLMs 行为的猜想的启发，研究者针对 LLMs 在时间序列异常检测方面的能力提出了关键假设。研究表明：(1) LLMs 将时间序列作为图像理解的效果优于作为文本理解；(2) 当被提示进行显式的时间序列分析推理时，LLMs 并未表现出性能提升；(3) 与普遍观点相反，LLMs 对时间序列的理解并非源于其重复偏差或算术能力；(4) 在时间序列分析中，不同 LLMs 的行为和性能存在显著差异。 本研究首次全面分析了当代 LLMs 在时间序列异常检测方面的能力。结果表明，虽然 LLMs 能够理解简单的时间序列异常，但研究者并没有证据表明它们
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