arXiv:2611.04482v1 Announce Type: new Abstract: Time-series interpretation often requires both numerical observations and textual context. Integrating these inputs into a pretrained language model raises a representation question: how should a signal enter the model's token sequence? We present TEMPO, which extends an LLM's vocabulary with discrete codes from a context-aware Transformer tokenizer using finite scalar quantization. A frozen tokenizer maps four-step patches to a 625-code vocabulary; signal tokens, scale statistics, and text are then processed by the LLM's existing self-attention
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月5日 · 原文日期：2026年11月4日
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