論文の概要: An Assessment of ChatGPT on Log Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07938v1
- Date: Thu, 14 Sep 2023 04:09:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-18 17:15:39.917943
- Title: An Assessment of ChatGPT on Log Data
- Title（参考訳）: ログデータを用いたChatGPTの評価
- Authors: Priyanka Mudgal, Rita Wouhaybi
- Abstract要約: 本稿では,ChatGPTのログデータにおけるいくつかの興味深いタスクの実行能力について検討する。
以上の結果から,ログ処理におけるChatGPTの現行バージョンの性能は,応答の整合性の欠如やスケーラビリティの問題により制限されていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Recent development of large language models (LLMs), such as ChatGPT has been
widely applied to a wide range of software engineering tasks. Many papers have
reported their analysis on the potential advantages and limitations of ChatGPT
for writing code, summarization, text generation, etc. However, the analysis of
the current state of ChatGPT for log processing has received little attention.
Logs generated by large-scale software systems are complex and hard to
understand. Despite their complexity, they provide crucial information for
subject matter experts to understand the system status and diagnose problems of
the systems. In this paper, we investigate the current capabilities of ChatGPT
to perform several interesting tasks on log data, while also trying to identify
its main shortcomings. Our findings show that the performance of the current
version of ChatGPT for log processing is limited, with a lack of consistency in
responses and scalability issues. We also outline our views on how we perceive
the role of LLMs in the log processing discipline and possible next steps to
improve the current capabilities of ChatGPT and the future LLMs in this area.
We believe our work can contribute to future academic research to address the
identified issues.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTのような最近の大規模言語モデル(LLM)の開発は、幅広いソフトウェア工学のタスクに広く適用されてきた。
多くの論文が、コードの記述、要約、テキスト生成などにおけるChatGPTの潜在的な利点と限界について分析を報告している。
しかし、ログ処理におけるChatGPTの現状の分析はほとんど注目されていない。
大規模ソフトウェアシステムによって生成されるログは複雑で理解しにくい。
その複雑さにもかかわらず、システムの現状を理解し、システムの問題を診断するための主題の専門家にとって重要な情報を提供する。
本稿では,ChatGPTのログデータにおけるいくつかの興味深いタスクの実行能力について検討するとともに,その主な欠点を同定する。
その結果,現在のバージョンのchatgptのログ処理性能は限定的であり,応答の一貫性やスケーラビリティの問題に乏しいことがわかった。
また、ログ処理分野におけるLLMの役割と、ChatGPTの現在の能力とこの分野における将来のLLMの能力を改善するための次のステップについて、私たちの見解を概観する。
私たちの研究は、今後の学術研究に貢献して、特定された問題に対処できると考えています。
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