大型語言模型於異常和域外偵測之應用：綜論

Q: 除了文中提到的應用，LLMs 還可以應用於哪些其他類型的異常偵測任務？

除了文中提到的時間序列、日誌數據、圖像和影片等數據類型的異常偵測任務外，LLMs 還可以應用於以下類型的異常偵測任務： 網路安全: LLMs 可以用於分析網路流量數據，識別惡意活動，例如 DDoS 攻擊、入侵偵測和惡意軟體偵測。LLMs 可以學習正常網路行為的模式，並識別偏離這些模式的異常流量。 金融: LLMs 可以用於偵測金融交易中的欺詐行為，例如信用卡欺詐、洗錢和內部交易。LLMs 可以分析交易數據、客戶行為和市場趨勢，識別可疑的交易模式。 醫療保健: LLMs 可以用於分析電子健康記錄、醫學影像和感測器數據，識別疾病的早期徵兆、預測疾病風險和偵測醫療錯誤。LLMs 可以學習患者的正常生理指標和疾病發展模式，並識別偏離這些模式的異常情況。 社交媒體: LLMs 可以用於偵測社交媒體上的異常行為，例如虛假帳戶、網路霸凌和仇恨言論。LLMs 可以分析用戶的發文內容、社交關係和行為模式，識別可疑的帳戶和行為。 這些應用程序都涉及到分析大量的非結構化數據，而這正是 LLMs 擅長的領域。通過利用 LLMs 的強大功能，我們可以開發出更準確、更有效率的異常偵測系統。

Q: 如何評估 LLMs 生成的解釋的質量和可靠性，特別是在高風險應用場景中？

在高風險應用場景中，評估 LLMs 生成的解釋的質量和可靠性至關重要。以下是一些評估方法： 人類評估: 可以邀請領域專家評估 LLMs 生成的解釋的準確性、完整性和可理解性。專家可以判斷解釋是否符合他們的專業知識，是否足以支持決策，以及是否容易理解。 量化指標: 可以使用一些量化指標來評估解釋的質量，例如： 一致性: 解釋應該與模型的預測結果一致，並且在相似的輸入數據上產生相似的解釋。 忠實度: 解釋應該忠實地反映模型的決策過程，而不是提供誤導性或不完整的信息。 簡潔性: 解釋應該簡潔明瞭，避免不必要的複雜性和冗餘信息。 對抗性測試: 可以設計一些對抗性樣本來測試 LLMs 解釋的魯棒性。例如，可以稍微修改輸入數據，觀察解釋是否會發生顯著變化。 可追溯性: 在高風險應用場景中，解釋的可追溯性非常重要。應該記錄 LLMs 生成解釋的過程，以便於審計和追蹤。 需要注意的是，沒有一種評估方法是完美的。在實際應用中，應該根據具體的應用場景和需求，綜合使用多種評估方法，以確保 LLMs 生成的解釋的質量和可靠性。

Q: 隨著 LLMs 的不斷發展，它們在異常和 OOD 偵測領域的應用將面臨哪些新的挑戰和機遇？

隨著 LLMs 的不斷發展，它們在異常和 OOD 偵測領域的應用將面臨以下新的挑戰和機遇： 挑戰: 數據需求: LLMs 通常需要大量的訓練數據才能達到良好的性能。在異常和 OOD 偵測領域，獲取大量的標註數據通常非常困難。 可解釋性: LLMs 的決策過程通常缺乏透明度，難以理解其為何將某些數據點識別為異常。 泛化能力: LLMs 在訓練數據集上可能表現良好，但在面對未見過的數據時，其泛化能力可能不足。 計算資源: 訓練和部署大型 LLMs 需要大量的計算資源，這對於一些資源受限的應用場景來說是一個挑戰。 機遇: 處理多模態數據: 未來 LLMs 將更擅長處理多模態數據，例如文本、圖像、音頻和時間序列數據。這將為異常和 OOD 偵測帶來新的可能性。 生成式異常偵測: LLMs 可以用於生成新的異常樣本，用於擴充訓練數據集或評估模型的魯棒性。 自動化異常解釋: LLMs 可以用於自動生成異常解釋，幫助分析人員更快地理解異常的原因。 異常偵測即服務: 隨著雲計算技術的發展，未來 LLMs 可以作為一種服務提供，讓更多用戶可以方便地使用 LLMs 進行異常和 OOD 偵測。 總體而言，LLMs 在異常和 OOD 偵測領域具有巨大的應用潛力。隨著 LLMs 技術的進一步發展，我們可以預見 LLMs 將在這個領域發揮越來越重要的作用。

核心概念

大型語言模型 (LLMs) 正逐漸被應用於異常和域外偵測任務，展現出超越傳統方法的潛力。

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這篇研究論文全面概述了大型語言模型 (LLMs) 和多模態 LLMs (MLLMs) 在異常和域外 (OOD) 偵測領域的應用。論文首先提出了一個新的分類法，根據 LLMs 在架構中的角色將方法分為兩大類：偵測和生成。
LLMs 作為偵測器
此類方法利用 LLMs 本身的知識來偵測異常或 OOD 樣本，又可細分為兩種：
基於提示的偵測方法
此類方法透過設計結構化的提示模板，引導 LLMs 生成包含偵測結果的語言回應。研究者們結合了角色扮演提示、上下文學習和思維鏈等技術來創建有效的提示模板。例如，SIGLLM、LLMAD 和 LogPrompt 等研究專注於時間序列和日誌數據的異常偵測。
基於對比的偵測方法
此類方法主要應用於多模態場景，利用經過對比目標預先訓練的 MLLMs 作為偵測器。例如，CLIP 模型透過比較圖像特徵和文本特徵的相似性來判斷樣本是否為異常或 OOD。
LLMs 作為生成器
此類方法利用 LLMs 的生成能力來增強異常和 OOD 偵測，主要分為兩類：
以增強為中心的生成
LLMs 可以生成文本嵌入、偽標籤和描述性文本，從而增強偵測模型的性能和穩健性。例如，Hadadi 等人和 Qi 等人將預先訓練的 GPT 模型在日誌數據上進行微調，並使用提取的語義嵌入作為異常偵測的關鍵組成部分。
以解釋為中心的生成
LLMs 可以為異常和 OOD 偵測結果提供合理的解釋，並作為代理來規劃未來的行動。例如，Holmes-VAD 訓練了一個輕量級的時間採樣器來選擇具有高異常分數的幀，並使用 LLM 生成詳細的解釋，從而清楚地洞察偵測到的異常。
挑戰與未來方向
論文也探討了 LLMs 在異常和 OOD 偵測領域所面臨的挑戰和未來研究方向，包括：

可解釋性和可信度：如何增強 LLMs 在異常或 OOD 偵測中的可解釋性，提高基於 LLM 的系統的可信度。
無法解決的問題偵測：如何評估 LLMs 識別和放棄回答意外或無法解決的輸入問題的能力。
處理多模態數據：如何更好地調整 LLMs 以理解和整合各種多模態數據，從而增強其在不同數據集上偵測異常和 OOD 實例的能力。
總之，這篇綜述論文全面概述了 LLMs 在異常和 OOD 偵測領域的應用，並提出了新的分類法和未來研究方向，為該領域的進一步發展提供了有價值的參考。

統計資料

從以下內容提煉的關鍵洞見

Large Language Models for Anomaly and Out-of-Distribution Detection: A Survey

by Ruiyao Xu, K... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.01980.pdf

Large Language Models for Anomaly and Out-of-Distribution Detection: A Survey

深入探究

除了文中提到的應用，LLMs 還可以應用於哪些其他類型的異常偵測任務？

除了文中提到的時間序列、日誌數據、圖像和影片等數據類型的異常偵測任務外，LLMs 還可以應用於以下類型的異常偵測任務：

網路安全: LLMs 可以用於分析網路流量數據，識別惡意活動，例如 DDoS 攻擊、入侵偵測和惡意軟體偵測。LLMs 可以學習正常網路行為的模式，並識別偏離這些模式的異常流量。
金融: LLMs 可以用於偵測金融交易中的欺詐行為，例如信用卡欺詐、洗錢和內部交易。LLMs 可以分析交易數據、客戶行為和市場趨勢，識別可疑的交易模式。
醫療保健: LLMs 可以用於分析電子健康記錄、醫學影像和感測器數據，識別疾病的早期徵兆、預測疾病風險和偵測醫療錯誤。LLMs 可以學習患者的正常生理指標和疾病發展模式，並識別偏離這些模式的異常情況。
社交媒體: LLMs 可以用於偵測社交媒體上的異常行為，例如虛假帳戶、網路霸凌和仇恨言論。LLMs 可以分析用戶的發文內容、社交關係和行為模式，識別可疑的帳戶和行為。
這些應用程序都涉及到分析大量的非結構化數據，而這正是 LLMs 擅長的領域。通過利用 LLMs 的強大功能，我們可以開發出更準確、更有效率的異常偵測系統。

如何評估 LLMs 生成的解釋的質量和可靠性，特別是在高風險應用場景中？

在高風險應用場景中，評估 LLMs 生成的解釋的質量和可靠性至關重要。以下是一些評估方法：

人類評估: 可以邀請領域專家評估 LLMs 生成的解釋的準確性、完整性和可理解性。專家可以判斷解釋是否符合他們的專業知識，是否足以支持決策，以及是否容易理解。
量化指標: 可以使用一些量化指標來評估解釋的質量，例如：

一致性: 解釋應該與模型的預測結果一致，並且在相似的輸入數據上產生相似的解釋。
忠實度: 解釋應該忠實地反映模型的決策過程，而不是提供誤導性或不完整的信息。
簡潔性: 解釋應該簡潔明瞭，避免不必要的複雜性和冗餘信息。


對抗性測試: 可以設計一些對抗性樣本來測試 LLMs 解釋的魯棒性。例如，可以稍微修改輸入數據，觀察解釋是否會發生顯著變化。
可追溯性: 在高風險應用場景中，解釋的可追溯性非常重要。應該記錄 LLMs 生成解釋的過程，以便於審計和追蹤。
需要注意的是，沒有一種評估方法是完美的。在實際應用中，應該根據具體的應用場景和需求，綜合使用多種評估方法，以確保 LLMs 生成的解釋的質量和可靠性。

隨著 LLMs 的不斷發展，它們在異常和 OOD 偵測領域的應用將面臨哪些新的挑戰和機遇？

隨著 LLMs 的不斷發展，它們在異常和 OOD 偵測領域的應用將面臨以下新的挑戰和機遇：
挑戰:

數據需求: LLMs 通常需要大量的訓練數據才能達到良好的性能。在異常和 OOD 偵測領域，獲取大量的標註數據通常非常困難。
可解釋性: LLMs 的決策過程通常缺乏透明度，難以理解其為何將某些數據點識別為異常。
泛化能力: LLMs 在訓練數據集上可能表現良好，但在面對未見過的數據時，其泛化能力可能不足。
計算資源: 訓練和部署大型 LLMs 需要大量的計算資源，這對於一些資源受限的應用場景來說是一個挑戰。
機遇:

處理多模態數據: 未來 LLMs 將更擅長處理多模態數據，例如文本、圖像、音頻和時間序列數據。這將為異常和 OOD 偵測帶來新的可能性。
生成式異常偵測: LLMs 可以用於生成新的異常樣本，用於擴充訓練數據集或評估模型的魯棒性。
自動化異常解釋: LLMs 可以用於自動生成異常解釋，幫助分析人員更快地理解異常的原因。
異常偵測即服務: 隨著雲計算技術的發展，未來 LLMs 可以作為一種服務提供，讓更多用戶可以方便地使用 LLMs 進行異常和 OOD 偵測。
總體而言，LLMs 在異常和 OOD 偵測領域具有巨大的應用潛力。隨著 LLMs 技術的進一步發展，我們可以預見 LLMs 將在這個領域發揮越來越重要的作用。