論文の概要: OpsEval: A Comprehensive Task-Oriented AIOps Benchmark for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07637v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 16:33:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 21:51:43.068461
• Title: OpsEval: A Comprehensive Task-Oriented AIOps Benchmark for Large Language Models
• Title（参考訳）: opseval: 大きな言語モデルのための包括的なタスク指向aiopsベンチマーク
• Authors: Yuhe Liu, Changhua Pei, Longlong Xu, Bohan Chen, Mingze Sun, Zhirui Zhang, Yongqian Sun, Shenglin Zhang, Kun Wang, Haiming Zhang, Jianhui Li, Gaogang Xie, Xidaoo Wen, Xiaohui Nie, Dan Pei
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、翻訳、要約、生成といったNLP関連のタスクにおいて顕著な機能を示した。 LLM向けに設計された包括的なタスク指向AIOpsベンチマークである textbfOpsEval を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.9828687939137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have exhibited remarkable capabilities in NLP-related tasks such as translation, summarizing, and generation. The application of LLMs in specific areas, notably AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), holds great potential due to their advanced abilities in information summarizing, report analyzing, and ability of API calling. Nevertheless, the performance of current LLMs in AIOps tasks is yet to be determined. Furthermore, a comprehensive benchmark is required to steer the optimization of LLMs tailored for AIOps. Compared with existing benchmarks that focus on evaluating specific fields like network configuration, in this paper, we present \textbf{OpsEval}, a comprehensive task-oriented AIOps benchmark designed for LLMs. For the first time, OpsEval assesses LLMs' proficiency in three crucial scenarios (Wired Network Operation, 5G Communication Operation, and Database Operation) at various ability levels (knowledge recall, analytical thinking, and practical application). The benchmark includes 7,200 questions in both multiple-choice and question-answer (QA) formats, available in English and Chinese. With quantitative and qualitative results, we show how various LLM tricks can affect the performance of AIOps, including zero-shot, chain-of-thought, and few-shot in-context learning. We find that GPT4-score is more consistent with experts than widely used Bleu and Rouge, which can be used to replace automatic metrics for large-scale qualitative evaluations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、翻訳、要約、生成といったNLP関連のタスクにおいて顕著な機能を示した。 特定の分野、特にAIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) における LLM の応用は、情報要約、レポート分析、API呼び出し能力の高度な能力によって大きな可能性を秘めている。 しかし、aiopsタスクにおける現在のllmのパフォーマンスはまだ決定されていない。 さらに、AIOps用に調整されたLLMの最適化を行うには、包括的なベンチマークが必要である。 本稿では,ネットワーク構成などの特定の分野に注目する既存のベンチマークと比較し,llms用に設計された包括的タスク指向aiopsベンチマークである \textbf{opseval} を提案する。 opsevalは3つの重要なシナリオ(有線ネットワーク操作、5g通信操作、データベース操作)において、様々な能力レベル(知識リコール、分析思考、実践的応用)においてllmsの熟練度を評価する。 ベンチマークには、複数選択と質問回答(QA)形式の7,200の質問が含まれている。 定量的・定性的な結果から,ゼロショット,チェーン・オブ・コンテクスト,マイト・イン・コンテキスト学習など,さまざまなllmトリックがaiopsのパフォーマンスに与える影響を示す。 GPT4スコアは Bleu や Rouge よりも専門家との整合性が高く,大規模定性評価のための自動メトリクスの代替に利用することができる。

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