# TSEvol(Time Series Evol-Instruct) ChatTS([[@2025__VLDB__ChatTS - Aligning Time Series with LLMs via Synthetic Data for Enhanced Understanding and Reasoning]])で提案された、時系列属性プールに基づく Q&A の進化的データ拡張アルゴリズム。WizardLM の Evol-Instruct とそのマルチモーダル拡張 MMEvol を時系列に拡張したもの。 4 種の進化操作: - **Breadth**: 属性カテゴリ間の幅(別の属性カテゴリへの拡張)。 - **Depth**: 同一属性カテゴリ内の深掘り。 - **Reasoning**: 推論ベースの質問へ進化。 - **Situation**: 状況ベース(AIOps シナリオ等)の質問へ進化。 各進化ステップで属性プールから属性のサブセットをランダム選択して文脈として与え、LLM に Q&A を生成させる。さらに属性ベースの eliminator で Q&A と時系列属性の整合性を保証する。相関プール(系列間の関連属性を記録)を併用することで多変量関係に関する Q&A も生成可能。 最終 SFT データ 44,802 件を生成。アブレーション(w/o TSEvol)では reasoning が大幅劣化、alignment は中程度の劣化と報告。([[@2025__VLDB__ChatTS - Aligning Time Series with LLMs via Synthetic Data for Enhanced Understanding and Reasoning]] Fig 5, Fig 10) ## 関連 - 親システム: [[ChatTS]] - 上位枠組み: WizardLM の Evol-Instruct、MMEvol(マルチモーダル版) - ソース: [[@2025__VLDB__ChatTS - Aligning Time Series with LLMs via Synthetic Data for Enhanced Understanding and Reasoning]] - 概念: [[時系列マルチモーダルLLM]] / [[LLM時系列アプローチ]]