Insight Miner: Neues multimodales Modell liefert präzise Zeitreihenbeschreibungen

In vielen wissenschaftlichen und industriellen Bereichen – von Umweltanalysen über Landwirtschaft bis hin zu Transport und Finanzen – sind Zeitreihen unverzichtbar. Doch die Gewinnung von Erkenntnissen aus diesen Daten erfordert häufig tiefgreifendes Fachwissen, was zeitaufwendig und arbeitsintensiv ist.

Mit dem neuen Modell Insight Miner wird diese Hürde genommen. Insight Miner ist ein großes multimodales Modell, das hochwertige, umfassende Beschreibungen von Zeitreihen erzeugt und dabei gezielt domänenspezifisches Wissen einbindet.

Zur Unterstützung des Modells wurde das Dataset TS‑Insights entwickelt – das erste allgemein gültige Datenset für die Ausrichtung von Zeitreihen und Sprache. TS‑Insights umfasst 100 000 Zeitfenster, die aus 20 unterschiedlichen Prognosedatensätzen stammen. Das Dataset entstand durch einen innovativen „agentischen Workflow“, bei dem statistische Werkzeuge zunächst Merkmale aus den Rohdaten extrahieren und anschließend GPT‑4 diese in zusammenhängende Trendbeschreibungen überführt.

Nach einer Anweisungstraining‑Phase auf TS‑Insights übertrifft Insight Miner führende multimodale Modelle wie LLaVA und sogar GPT‑4 bei der Erzeugung von Zeitreihenbeschreibungen und -einsichten. Diese Ergebnisse zeigen, dass multimodale Modelle ein vielversprechendes Potenzial für die Analyse von Zeitreihen besitzen und ebnen den Weg dafür, dass große Sprachmodelle Zeitreihen als native Eingabemodalität verstehen können.