English(EN) LLMs as Master Forgers: Generating Synthetic Time Series Data for Manufacturing

LLM 生成合成制造业数据，性能优于传统方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-16 04:00

研究人员开发了一种使用大型语言模型 (LLM) 为制造过程生成合成时间序列数据的新方法。该方法解决了制造业中标记数据有限的常见挑战，而这通常会阻碍有效机器学习模型的创建。通过微调 LLM 并采用检索增强生成 (RAG)，该框架旨在捕捉复杂的时间依赖性并生成逼真的数据。与 ARIMA 和 LSTM 等传统方法相比，包括 PCA 分析和异常检测任务在内的评估表明，LLM 驱动的框架生成的数据质量更高，并提高了下游性能。 AI

影响这项研究通过克服数据稀缺问题，有望显著改善制造业中人工智能模型的开发。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Mantek Singh, Jeshwanth Challagundla, Prateek Karnal, Gagan Ganapathy, Vineet Shah, Ridam Arora · 2026-09-16 04:00

大型语言模型作为伪造大师：为制造业生成合成时间序列数据

arXiv:2609.16155v1 Announce Type: cross Abstract: This paper presents a novel framework leveraging Large Language Models (LLMs) to generate synthetic time series data for manufacturing processes. Motivated by the scarcity of labeled time-series data in real-world manufacturing se…

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