LILAC: Log Parsing Framework Using LLMs with Adaptive Parsing Cache

Conceptos Básicos

Large language models (LLMs) can be effectively utilized for log parsing with the introduction of LILAC, a practical framework that leverages in-context learning and adaptive parsing cache to enhance accuracy and efficiency.

Resumen

Structure:

• Introduction to Log Parsing
• Challenges in Log Parsing with LLMs
• Proposed Solution: LILAC Framework
  • ICL-enhanced parser
  • Candidate Sampling Algorithm
  • Demonstration Selection Algorithm
  • Query Design for LLMs
  • Adaptive Parsing Cache Design
    • Cache Matching Operation
    • Cache Updating Operation

Key Highlights:

• Log parsing is crucial for various log analysis tasks.
• Existing log parsers face challenges due to human-crafted rules or limited training data.
• LILAC utilizes LLMs with ICL and adaptive parsing cache for accurate log parsing.
• Hierarchical candidate sampling algorithm ensures diverse and representative candidate log messages.
• Demonstration selection algorithm selects examples similar to queried logs for effective ICL.
• Adaptive parsing cache stores and refines templates, improving efficiency and consistency.

Estadísticas

The recent emergence of powerful large language models (LLMs) demonstrates their vast pre-trained knowledge related to code and logging.
Extensive evaluation on public large-scale datasets shows that LILAC outperforms state-of-the-art methods by 69.5% in template accuracy.

Citas

Ideas clave extraídas de

LILAC

by Zhihan Jiang... a las arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.01796.pdf

Consultas más profundas

質問1

LLMの活用は、ログ解析の枠を超えて将来のソフトウェアエンジニアリングにどのような影響を与える可能性がありますか？

回答1

LLMは、自然言語処理技術の進歩により、ログ解析以外のさまざまなソフトウェアエンジニアリング領域に革新的な変化をもたらす可能性があります。例えば、コードレビューやドキュメント生成といったプロセスでテキストデータを扱う際にもLLMが活用されることで、効率的かつ正確な情報抽出や分類が可能となります。また、自動化されたチャットボットやカスタマーサポートシステムへの応用も期待されており、ソフトウェア開発全体の生産性向上や品質管理強化に寄与することが考えられます。

質問2

機械学習モデル（LLMs）への依存度が高い場合に生じる潜在的な欠点や制限事項は何ですか？

回答2

機械学習モデル（特にLLMs）への過度な依存はいくつかの重要な欠点や制限事項を引き起こす可能性があります。第一に、十分なラベル付きデータセットが必要であるため、特定業界固有の知識や専門家から得られるフィードバック不足から精度低下する恐れがあります。また、ブラックボックス性から結果解釈困難さや予測根拠不明確さも挙げられます。その他、「偏見」（バイアス）入力データから派生した結果偏向問題も深刻です。

質問3

自然言語処理技術の進歩はログ解析以外でもどんな方法でソフトウェアエンジニアリング全般に影響を及ぼす可能性がありますか？

回答3

自然言語処理技術（NLP）技術向上はソフトウェアエンジニアリング全般に多岐にわたる影響を及ぼします。例えばコード生成・コメント作成支援システムでは文法修正・意味解釈能力向上し効率改善等実現可否評価手段提供します。「会話型AI」利用してプロダクト/サービス使用者インタラクション改善しUX最適化促進します。