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大语言模型在ICT运维领域的研究及应用-datafun
信息技术
2023-08-08
DataFunSummit2023:大模型与AIGC峰会
Joker Chan
大语言模型观点
ChatGPT通过大语言模型技术引爆AI产业,GPT4在人类考试场景中大幅超越GPT3.5,部分测试表现超过人类水平。
微软全面拥抱OpenAI大模型技术,基于GPT4的Copilot在办公产品中全面应用。
时代高速发展,人类语言是模型理解世界的桥梁,与人类对齐成就更好的模型效果和体验。
自然语言在ICT领域的发展
万物皆可译(解码),Transformer的出现进一步验证了这个理论。
ICT运维场景及目标:基于数据、算法和场景驱动的智能运维,数据包括日志、KPI、告警等。
大语言模型可以应用到ICT运维领域,通过预训练或指令学习适应多任务场景。
大语言模型在ICT的应用
问题场景:日志是类自然语言的文本,可以通过LLM加强理解;预训练或指令学习可适应多任务场景。
第一代技术:基于规则和模板的日志分析。
第二代技术:LogStamp,基于深度学习的日志分析,效果接近1。
第三代技术:Biglog,基于预训练的日志语言理解模型,解决定制化严重、各自为战的问题。
Biglog在日志异常检测、故障预测、日志解析任务上取得多项最佳表现。
Biglog技术难点:通用语言模型BERT对日志理解能力不足,原始日志噪声大,术语多。
Biglog解决方案:大规模预训练、新的日志预处理流程、数通术语增强模型预训练。
Biglog效果:提升领域泛化能力和few-shot能力,在公开数据集上取得多项最佳表现。
DA-Parser:基于预训练模型的两阶段域感知日志解析框架,处理多源日志输入时性能提升多达30%。
DA-Parser效果:在F1分数和RandIndex上超过基线模型,对所有7个基线模型都有普遍改进。
DA-Parser优势:使用模板集的提取考虑了日志语义,并考虑了各个域的特征。
未来畅想
第四代技术:LogXXX日志运维向智慧体演进,增强可解释性,减少数据依赖。
LogXXX:Prompt驱动,激发大模型的日志分析和推理能力,充当设备系统与工程师之间交流沟通的桥梁。
LogXXX效果:零训练数据在异常检测、日志解析任务中取得12项最佳表现,超过现有方法51.9%。
LogXXX的根因生成与变量解释能力在业界专家评测中取得90+以上的高分。
从LLM到AGI的未来展望。
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