近期，科技界迎来了一项重大突破，字节跳动携手清华大学共同揭晓了一款名为ChatTS的时序多模态大模型。这一创新成果的问世，不仅为时序数据处理领域带来了革命性的变化，还弥补了市场上该类模型的空白。
ChatTS模型的开发聚焦于提升AI在时序数据问答与推理方面的能力，尤其在面对AIOps和金融等复杂场景中的时序数据处理需求时，展现出了极大的潜力。据悉，此次研究的核心贡献者包括清华大学的在读博士生谢哲，以及来自字节跳动的李则言、何晓等成员，项目在字节跳动研究科学家张铁赢和清华大学计算机系副教授裴丹的指导下顺利完成。
ChatTS模型的一大亮点在于其原生支持多变量时序问答与推理功能，这一特性有效解决了以往模型在处理时序数据时面临的局限性。传统时序数据分析通常依赖于统计模型或AI模型，但这些方法往往需要大量特定数据的训练和复杂的预处理步骤，导致通用性和可解释性成为难题。ChatTS则凭借其强大的语言建模能力，实现了对时序数据的自然语言理解，从而打破了这一瓶颈。
为了克服时序与语言之间的匹配难题，研究团队创新性地采用了“纯合成驱动”的方法，构建了一套端到端的数据生成与模型训练框架。通过设计“属性驱动”的时序生成体系，ChatTS能够生成多样化且真实的时序数据，并确保这些数据与自然语言描述精确对应。这一设计极大地提升了模型的准确性和实用性。
在实际应用中，ChatTS展现出了卓越的性能。它能够分析多变量时序的形态，识别出未见过的波动模式，并自动进行命名。更令人瞩目的是，该模型还能在没有精确提示的情况下，准确提取时序数据中的异常波动。这些特性彰显了ChatTS的灵活性和智能化水平。
ChatTS的发布标志着时序数据在各行业应用的重大进步。未来，这一创新模型有望在故障诊断、金融分析等多个领域发挥关键作用。ChatTS的研究成果已获得了顶级数据库会议VLDB2025的认可，这进一步证明了其学术价值和实际应用前景。
