論文の概要: Large Language Models for Forecasting and Anomaly Detection: A
Systematic Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10350v1
- Date: Thu, 15 Feb 2024 22:43:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-19 18:05:02.604736
- Title: Large Language Models for Forecasting and Anomaly Detection: A
Systematic Literature Review
- Title（参考訳）: 予測・異常検出のための大規模言語モデル:体系的文献レビュー
- Authors: Jing Su, Chufeng Jiang, Xin Jin, Yuxin Qiao, Tingsong Xiao, Hongda Ma,
Rong Wei, Zhi Jing, Jiajun Xu, Junhong Lin
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の予測・異常検出への応用について概説する。
LLMは、パターンを特定し、将来の事象を予測し、様々な領域にまたがる異常な振る舞いを検出するために、広範囲なデータセットを解析し分析する大きな可能性を示してきた。
このレビューでは、膨大な歴史的データセットへの依存、さまざまな文脈における一般化可能性の問題、モデル幻覚の現象など、より広範な採用と有効性を阻害するいくつかの重要な課題を取り上げている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.325003320290547
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This systematic literature review comprehensively examines the application of
Large Language Models (LLMs) in forecasting and anomaly detection, highlighting
the current state of research, inherent challenges, and prospective future
directions. LLMs have demonstrated significant potential in parsing and
analyzing extensive datasets to identify patterns, predict future events, and
detect anomalous behavior across various domains. However, this review
identifies several critical challenges that impede their broader adoption and
effectiveness, including the reliance on vast historical datasets, issues with
generalizability across different contexts, the phenomenon of model
hallucinations, limitations within the models' knowledge boundaries, and the
substantial computational resources required. Through detailed analysis, this
review discusses potential solutions and strategies to overcome these
obstacles, such as integrating multimodal data, advancements in learning
methodologies, and emphasizing model explainability and computational
efficiency. Moreover, this review outlines critical trends that are likely to
shape the evolution of LLMs in these fields, including the push toward
real-time processing, the importance of sustainable modeling practices, and the
value of interdisciplinary collaboration. Conclusively, this review underscores
the transformative impact LLMs could have on forecasting and anomaly detection
while emphasizing the need for continuous innovation, ethical considerations,
and practical solutions to realize their full potential.
- Abstract（参考訳）: この体系的文献レビューは,大規模言語モデル(llm)の予測と異常検出への応用を包括的に検討し,研究の現状,本質的課題,今後の方向性を強調する。
LLMは、パターンを特定し、将来の事象を予測し、様々な領域にまたがる異常な振る舞いを検出するために、広範囲なデータセットを解析し分析する大きな可能性を示してきた。
しかし、このレビューでは、膨大な歴史的データセットへの依存、異なる文脈における一般化可能性の問題、モデル幻覚現象、モデルの知識境界内の制限、必要な計算資源など、幅広い採用と有効性を阻害するいくつかの重要な課題が指摘されている。
詳細な分析を通じて,マルチモーダルデータの統合,学習方法論の進歩,モデルの説明可能性と計算効率の強調など,これらの障害を克服するための潜在的な解決策と戦略について論じる。
さらに、リアルタイム処理の推進、持続可能なモデリングプラクティスの重要性、学際的コラボレーションの価値など、これらの分野におけるLCMの進化を形作る可能性のある重要なトレンドを概説する。
このレビューは、LLMが予測と異常検出にもたらす変革的影響を、継続的なイノベーション、倫理的考察、そしてその潜在能力を実現するための実践的ソリューションの必要性を強調しながら強調する。
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