論文の概要: Log Parsing with Self-Generated In-Context Learning and Self-Correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03376v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 15:31:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 17:31:45.607710
- Title: Log Parsing with Self-Generated In-Context Learning and Self-Correction
- Title（参考訳）: 自己生成型インコンテキスト学習と自己補正によるログ解析
- Authors: Yifan Wu, Siyu Yu, Ying Li,
- Abstract要約: さまざまなログ解析手法が提案されているが、人為的なルールや限られたトレーニングデータによる学習ベースモデルに依存しているため、ログデータの進化に対する彼らのパフォーマンスは満足できないままである。
本稿では,自己生成型インコンテキスト学習(SG-ICL)と自己補正を併用したLLMを用いた効果的かつ適応的なログ解析フレームワークであるAdaを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.93927602769091
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Log parsing transforms log messages into structured formats, serving as a crucial step for log analysis. Despite a variety of log parsing methods that have been proposed, their performance on evolving log data remains unsatisfactory due to reliance on human-crafted rules or learning-based models with limited training data. The recent emergence of large language models (LLMs) has demonstrated strong abilities in understanding natural language and code, making it promising to apply LLMs for log parsing. Consequently, several studies have proposed LLM-based log parsers. However, LLMs may produce inaccurate templates, and existing LLM-based log parsers directly use the template generated by the LLM as the parsing result, hindering the accuracy of log parsing. Furthermore, these log parsers depend heavily on historical log data as demonstrations, which poses challenges in maintaining accuracy when dealing with scarce historical log data or evolving log data. To address these challenges, we propose AdaParser, an effective and adaptive log parsing framework using LLMs with self-generated in-context learning (SG-ICL) and self-correction. To facilitate accurate log parsing, AdaParser incorporates a novel component, a template corrector, which utilizes the LLM to correct potential parsing errors in the templates it generates. In addition, AdaParser maintains a dynamic candidate set composed of previously generated templates as demonstrations to adapt evolving log data. Extensive experiments on public large-scale datasets show that AdaParser outperforms state-of-the-art methods across all metrics, even in zero-shot scenarios. Moreover, when integrated with different LLMs, AdaParser consistently enhances the performance of the utilized LLMs by a large margin.
- Abstract（参考訳）: ログ解析はログメッセージを構造化フォーマットに変換し、ログ解析の重要なステップとなる。
さまざまなログ解析手法が提案されているが、人為的なルールや限られたトレーニングデータによる学習ベースモデルに依存しているため、ログデータの進化に対する彼らのパフォーマンスは満足できないままである。
近年の大規模言語モデル(LLM)の出現は、自然言語やコードを理解する上で強力な能力を示しており、ログ解析にLLMを適用することを約束している。
その結果,LLMに基づくログパーサが提案されている。
しかし、LLMは不正確なテンプレートを生成する可能性があり、既存のLLMベースのログパーサは、LSMが生成したテンプレートを直接解析結果として使用することにより、ログパーシングの精度を損なう。
さらに、これらのログパーサは、履歴ログデータをデモとして大きく依存しており、履歴ログデータの少ない処理やログデータの進化に際し、正確性を維持する上での課題となっている。
これらの課題に対処するために,自己生成型インコンテキスト学習(SG-ICL)と自己補正を備えたLLMを用いた,効果的かつ適応的なログ解析フレームワークであるAdaParserを提案する。
正確なログ解析を容易にするため、AdaParserは、LLMを使用して生成するテンプレートの潜在的な解析エラーを修正する、新しいコンポーネントであるテンプレート修正器を組み込んでいる。
さらに、AdaParserは、以前生成されたテンプレートで構成された動的候補セットを、進化するログデータに適応するためのデモとして維持する。
パブリックな大規模データセットに対する大規模な実験は、AdaParserがゼロショットシナリオであっても、すべてのメトリクスで最先端のメソッドより優れていることを示している。
さらに、異なるLLMと統合した場合、AdaParserは使用済みのLLMの性能を大きなマージンで継続的に向上させる。
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