LARGE LANGUAGE MODELS FOR FORECASTING AND ANOMALY DETECTION: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW

UnknownBody

于 2024-04-12 16:46:51 发布

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分类专栏： Survey Paper Anomaly Detection 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/137682533

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本文综述了大型语言模型（LLM）在预测和异常检测中的应用，探讨了其潜力、挑战及未来趋势。LLM在模式识别、未来事件预测和异常检测上展现出能力，但面临数据依赖、可推广性、模型幻觉等问题。通过多模态数据集成、学习方法改进等策略，有望克服这些挑战。未来，LLM将在实时处理、可持续建模和跨学科合作中发挥关键作用，同时也需关注模型的道德和社会影响。

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本文是LLM系列文章，针对《LARGE LANGUAGE MODELS FOR FORECASTING AND ANOMALY DETECTION: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW》的翻译。

摘要

这篇系统的文献综述全面考察了大型语言模型（LLM）在预测和异常检测中的应用，强调了研究的现状、固有挑战和未来的发展方向。LLM在解析和分析广泛的数据集以识别模式、预测未来事件和检测各个领域的异常行为方面表现出了巨大的潜力。然而，这篇综述确定了阻碍其更广泛采用和有效性的几个关键挑战，包括对庞大历史数据集的依赖、不同背景下的可推广性问题、模型幻觉现象、模型知识边界内的局限性以及所需的大量计算资源。通过详细的分析，这篇综述讨论了克服这些障碍的潜在解决方案和策略，例如集成多模态数据、学习方法的进步，以及强调模型的可解释性和计算效率。此外，这篇综述概述了可能影响LLM在这些领域演变的关键趋势，包括对实时处理的推动、可持续建模实践的重要性以及跨学科合作的价值。总之，这篇综述强调了LLM可能对预测和异常检测产生的变革性影响，同时强调了持续创新、道德考虑和实际解决方案的必要性，以充分发挥其潜力。