近期，科技界迎來了一項(xiàng)重大突破，字節(jié)跳動(dòng)攜手清華大學(xué)共同揭曉了一款名為ChatTS的時(shí)序多模態(tài)大模型。這一創(chuàng)新成果的問世，不僅為時(shí)序數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域帶來了革命性的變化，還彌補(bǔ)了市場(chǎng)上該類模型的空白。

ChatTS模型的開發(fā)聚焦于提升AI在時(shí)序數(shù)據(jù)問答與推理方面的能力，尤其在面對(duì)AIOps和金融等復(fù)雜場(chǎng)景中的時(shí)序數(shù)據(jù)處理需求時(shí)，展現(xiàn)出了極大的潛力。據(jù)悉，此次研究的核心貢獻(xiàn)者包括清華大學(xué)的在讀博士生謝哲，以及來自字節(jié)跳動(dòng)的李則言、何曉等成員，項(xiàng)目在字節(jié)跳動(dòng)研究科學(xué)家張鐵贏和清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系副教授裴丹的指導(dǎo)下順利完成。

ChatTS模型的一大亮點(diǎn)在于其原生支持多變量時(shí)序問答與推理功能，這一特性有效解決了以往模型在處理時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)面臨的局限性。傳統(tǒng)時(shí)序數(shù)據(jù)分析通常依賴于統(tǒng)計(jì)模型或AI模型，但這些方法往往需要大量特定數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和復(fù)雜的預(yù)處理步驟，導(dǎo)致通用性和可解釋性成為難題。ChatTS則憑借其強(qiáng)大的語言建模能力，實(shí)現(xiàn)了對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的自然語言理解，從而打破了這一瓶頸。

為了克服時(shí)序與語言之間的匹配難題，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地采用了“純合成驅(qū)動(dòng)”的方法，構(gòu)建了一套端到端的數(shù)據(jù)生成與模型訓(xùn)練框架。通過設(shè)計(jì)“屬性驅(qū)動(dòng)”的時(shí)序生成體系，ChatTS能夠生成多樣化且真實(shí)的時(shí)序數(shù)據(jù)，并確保這些數(shù)據(jù)與自然語言描述精確對(duì)應(yīng)。這一設(shè)計(jì)極大地提升了模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

在實(shí)際應(yīng)用中，ChatTS展現(xiàn)出了卓越的性能。它能夠分析多變量時(shí)序的形態(tài)，識(shí)別出未見過的波動(dòng)模式，并自動(dòng)進(jìn)行命名。更令人矚目的是，該模型還能在沒有精確提示的情況下，準(zhǔn)確提取時(shí)序數(shù)據(jù)中的異常波動(dòng)。這些特性彰顯了ChatTS的靈活性和智能化水平。

ChatTS的發(fā)布標(biāo)志著時(shí)序數(shù)據(jù)在各行業(yè)應(yīng)用的重大進(jìn)步。未來，這一創(chuàng)新模型有望在故障診斷、金融分析等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用。ChatTS的研究成果已獲得了頂級(jí)數(shù)據(jù)庫會(huì)議VLDB2025的認(rèn)可，這進(jìn)一步證明了其學(xué)術(shù)價(jià)值和實(shí)際應(yīng)用前景。