indsigt - Data Science - # Log Parsing Framework

DivLog: Log Parsing Framework for Automated Log Analysis

Q: 質問1

in-context learningの概念は、ログ解析以外の領域にどのように適用できますか？ 回答1 in-context learningは、他の自然言語処理タスクや知識ベースシステムなどさまざまな分野に適用することができます。例えば、文書要約や質問応答システムでは、特定のコンテキスト内で情報を抽出し回答を生成するためにin-context learningが活用されています。また、画像認識や音声処理などの領域でも、提示されたコンテキストから推論を行う能力が重要です。

Q: 質問2

GPT-3などの大規模言語モデルの効果性に反対する反論は何ですか？ 回答2 大規模言語モデル（LLMs）に対する主な反論として以下が挙げられます： 計算リソース: 大規模言語モデルは巨大なパラメータ数を持ち、トレーニングおよび推論時に高い計算リソースが必要とされるため、環境への負荷やエネルギー消費量が懸念されています。 バイアスと公平性: 大規模言語モデルは訓練データから学習した傾向や偏りを反映する可能性があり、特定グループへのバイアスや公平性上の懸念が指摘されています。 解釈性: 大規模言語モデルはブラックボックスであり、その内部動作を完全に理解することが難しいため、「ブラックボックス」扱いされることから信頼性や透明性面で疑義も生じています。

Q: 質問3

LLMs（Large Language Models）がプロンプトコンテキストに基づいて推論を行う能力は一般化能力にどう影響しますか？ 回答3 LLMs（Large Language Models）がプロンプトコンテキスト内で推論を行う能力は一般化能力に重要な影響を与えます。この方法では事前学習済みLLMから得られる知識と具体的タスク情報（例：指示・例示）だけでターゲットタスク実施可能です。これら二つ目素材間関係採取手法使って予想結果生成します。この方法では事前学習済みLLMから得られる知識及ぶ具体的タスク情報だけ使用して予想結果生成します。この方法では事前学習済みLLMから得られる知識及ぶ具体的タ ス ク 情 報 だ け 使用 し て 推 知 を 行っ 可 能 思わ れ 。これ ら の素 材 間 関 係 採 及 方法使って予想結果生成す ロジカ ティビチャッフェズニュートウェイトオフペナリズイングサマリゼーショントピッセントファインドポジショニング等多岐利益提供可考え 。

Kernekoncepter

Large language models can be leveraged for effective log parsing through in-context learning, as demonstrated by DivLog.

Resumé

DivLog proposes a log parsing framework based on large language models (LLMs) and in-context learning (ICL). It samples diverse logs offline, selects appropriate examples for each target log during parsing, and generates log templates without model tuning. DivLog achieves state-of-the-art performance with high accuracy metrics across 16 datasets. The framework enhances the quality of generated log templates and demonstrates stability and robustness in log analysis tasks.

Tilpas resumé

Genskriv med AI

Generer citater

Oversæt kilde

Til et andet sprog

Generer mindmap

fra kildeindhold

Besøg kilde

arxiv.org

Statistik

DivLog achieves 98.1% Parsing Accuracy, 92.1% Precision Template Accuracy, and 92.9% Recall Template Accuracy on average.
LogPPT extracts virtual labels from adaptively selected logs for model training.
Drain assumes leading tokens are constants but faces limitations with flexible log structures.

Citater

"DivLog samples diverse logs offline and selects appropriate examples for each target log during parsing."
"DivLog achieves state-of-the-art performance with high accuracy metrics across 16 datasets."
"In-context learning enables LLMs to generate accurate log templates without model tuning."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Prompting for Automatic Log Template Extraction

by Junjielong X... kl. arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2307.09950.pdf

Prompting for Automatic Log Template Extraction

Dybere Forespørgsler

質問1

in-context learningの概念は、ログ解析以外の領域にどのように適用できますか？
回答1
in-context learningは、他の自然言語処理タスクや知識ベースシステムなどさまざまな分野に適用することができます。例えば、文書要約や質問応答システムでは、特定のコンテキスト内で情報を抽出し回答を生成するためにin-context learningが活用されています。また、画像認識や音声処理などの領域でも、提示されたコンテキストから推論を行う能力が重要です。

質問2

GPT-3などの大規模言語モデルの効果性に反対する反論は何ですか？
回答2
大規模言語モデル（LLMs）に対する主な反論として以下が挙げられます：

計算リソース: 大規模言語モデルは巨大なパラメータ数を持ち、トレーニングおよび推論時に高い計算リソースが必要とされるため、環境への負荷やエネルギー消費量が懸念されています。
バイアスと公平性: 大規模言語モデルは訓練データから学習した傾向や偏りを反映する可能性があり、特定グループへのバイアスや公平性上の懸念が指摘されています。
解釈性: 大規模言語モデルはブラックボックスであり、その内部動作を完全に理解することが難しいため、「ブラックボックス」扱いされることから信頼性や透明性面で疑義も生じています。

質問3

LLMs（Large Language Models）がプロンプトコンテキストに基づいて推論を行う能力は一般化能力にどう影響しますか？
回答3
LLMs（Large Language Models）がプロンプトコンテキスト内で推論を行う能力は一般化能力に重要な影響を与えます。この方法では事前学習済みLLMから得られる知識と具体的タスク情報（例：指示・例示）だけでターゲットタスク実施可能です。これら二つ目素材間関係採取手法使って予想結果生成します。この方法では事前学習済みLLMから得られる知識及ぶ具体的タスク情報だけ使用して予想結果生成します。この方法では事前学習済みLLMから得られる知識及ぶ具体的タ ス ク 情 報 だ け 使用 し て 推 知 を 行っ 可 能 思わ れ 。これ ら の素 材 間 関 係 採 及 方法使って予想結果生成す ロジカ ティビチャッフェズニュートウェイトオフペナリズイングサマリゼーショントピッセントファインドポジショニング等多岐利益提供可考え 。