ChatTS-14B – 深度解析：字节跳动开源的时间序列专用大模型

ChatTS-14B 是什么

ChatTS-14B 是字节跳动研究团队开源的时间序列专用大语言模型，基于 Qwen2.5-14B-Instruct 微调优化而成。作为首个专注于时间序列的多模态大模型，它支持用自然语言指令完成复杂分析，如趋势预测、异常检测和因果推理等。其采用 Apache 2.0 开源协议，允许自由商用，为金融、气象、工业等领域提供新一代分析工具。

核心功能

• 智能趋势解析：自动识别时间序列中的周期、拐点和异常波动，生成可视化报告，帮助用户快速了解数据变化规律。
• 多轮对话推理：支持连续追问，如 “为什么 Q3 出现峰值？与哪些因素相关？”，能够深入挖掘数据背后的逻辑关系。
• 跨模态关联：将数值变化与文本描述关联，输出如 “急速下跌伴随成交量萎缩” 等专业分析，使分析结果更直观易懂。
• 零样本适应：未经专门训练也能处理心电图、服务器日志等新型时间序列，具有较强的通用性和适应性。

技术原理

• 分层注意力机制：采用 48 层 Transformer 架构，通过时空注意力头分别捕捉局部波动和长期趋势，能够有效处理复杂的时间序列数据。
• 动态值域编码：独创的 VP-TS 编码技术，保留原始数值精度的同时适配 LLM 输入范围，提高了模型对时间序列数据的处理精度。
• 合成数据增强：生成百万级带标注的虚拟时间序列，解决真实数据稀缺问题，提升了模型在不同场景下的泛化能力。
• 指令微调策略：采用三阶段训练法（模板数据→LLM 增强→指令演化）提升推理能力，使模型更擅长处理时间序列相关的预测和分析任务。

支持平台

ChatTS-14B 的模型和相关资源托管于多个平台，包括 GitHub、Hugging Face 等，方便开发者获取和使用。

团队介绍

ChatTS-14B 由字节跳动研究团队开发，该团队在生成式 AI 和数据处理领域拥有深厚的积累，致力于推动 AI 技术的创新和应用。

项目资源

• GitHub 开源仓库：https://github.com/NetManAIOps/ChatTS
• HuggingFace 模型页面：https://huggingface.co/bytedance-research/ChatTS-14B
• 项目官方文档：https://ai-bot.cn/chatts-14b/

业务场景

• 金融市场：可用于股票价格预测、市场趋势分析等金融数据的深度挖掘，帮助投资者做出更明智的决策。
• 天气预报：支持气象数据分析、气候模式预测等领域，为气象局等机构提供更准确的天气预报和灾害预警服务。
• 工业生产：能优化生产线效率，预测设备故障，提升工业智能化水平，降低企业运营成本。
• 智能监控：对系统运行数据进行实时分析，及时发现异常情况，保障系统的稳定运行。
• 医疗健康：可分析患者的生命体征数据，如心率、血压、血糖等，辅助医生进行病情监测和诊断，还能分析心电图等时间序列数据，提供诊断建议。
• 智能运维：能分析系统监控指标，如 CPU 使用率、内存使用率、网络延迟等，快速定位故障原因并提供诊断建议，提高运维效率。