Itinai.com it development details code screens blured futuris c6679a58 04d0 490e 917c d214103a6d65 2
Itinai.com it development details code screens blured futuris c6679a58 04d0 490e 917c d214103a6d65 2

LogLLM: Использование больших языковых моделей для улучшения обнаружения аномалий в логах

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 LogLLM: Leveraging Large Language Models for Enhanced Log-Based Anomaly Detection

«`html

Обнаружение аномалий на основе логов с помощью ИИ

Обнаружение аномалий на основе логов стало важным инструментом для повышения надежности программных систем. Оно помогает выявлять проблемы на основе логовых данных. Однако традиционные методы глубокого обучения часто не справляются с интерпретацией семантических деталей, которые содержатся в логах, написанных на естественном языке.

Преимущества LLM

Современные модели, такие как GPT-4 и Llama 3, показывают хорошие результаты в этой области благодаря своей способности понимать язык. Методы, основанные на LLM, включают:

  • Инженерия подсказок — использование LLM в условиях нулевой или небольшой выборки.
  • Тонкая настройка — адаптация моделей к конкретным наборам данных.

Проблемы и решения

Несмотря на преимущества, эти методы сталкиваются с трудностями в настройке точности обнаружения и управлении эффективностью памяти.

Разработка LogLLM

Исследователи из SJTU, Шанхай разработали LogLLM — фреймворк для обнаружения аномалий на основе логов с использованием LLM. Он отличается от традиционных методов тем, что:

  • Предварительная обработка логов осуществляется с помощью регулярных выражений.
  • Использует BERT для извлечения семантических векторов.
  • Применяет Llama для классификации логовых последовательностей.

Трехступенчатый процесс обучения

LogLLM использует трехступенчатый процесс обучения:

  1. Предварительная обработка логов.
  2. Архитектура модели.
  3. Обучение модели.

Эффективность LogLLM

Эксперименты на четырех публичных наборах данных показали, что LogLLM превосходит существующие методы в обнаружении аномалий, даже в нестабильных логах с изменяющимися шаблонами. Он обеспечивает высокую точность и сбалансированность между точностью и полнотой.

Заключение

LogLLM — это мощное решение для обнаружения аномалий на основе логов, использующее LLM, такие как BERT и Llama. Оно улучшает производительность и адаптивность, устраняя необходимость в парсерах логов. Результаты показывают, что LogLLM эффективно обнаруживает аномалии и может быть полезным инструментом для бизнеса.

Если вы хотите развивать вашу компанию с помощью ИИ, рассмотрите внедрение LogLLM. Определите, где можно применить автоматизацию и какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить.

Начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученного опыта. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами через наш Телеграм-канал.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта