論文の概要: LEMMA-RCA: A Large Multi-modal Multi-domain Dataset for Root Cause Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05375v1
• Date: Sat, 8 Jun 2024 07:00:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 20:04:51.626750
• Title: LEMMA-RCA: A Large Multi-modal Multi-domain Dataset for Root Cause Analysis
• Title（参考訳）: LEMMA-RCA: 根本原因解析のための大規模マルチモーダルマルチドメインデータセット
• Authors: Lecheng Zheng, Zhengzhang Chen, Dongjie Wang, Chengyuan Deng, Reon Matsuoka, Haifeng Chen,
• Abstract要約: ルート原因分析(RCA)は複雑なシステムの信頼性と性能を高めるために重要である。 LEMMA-RCAは複数のドメインとモダリティにまたがる多様なRCAタスク用に設計された大規模なデータセットである。 本研究では, LEMMA-RCAの性能評価を行い, 8つのベースライン法の性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.816594249593955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Root cause analysis (RCA) is crucial for enhancing the reliability and performance of complex systems. However, progress in this field has been hindered by the lack of large-scale, open-source datasets tailored for RCA. To bridge this gap, we introduce LEMMA-RCA, a large dataset designed for diverse RCA tasks across multiple domains and modalities. LEMMA-RCA features various real-world fault scenarios from IT and OT operation systems, encompassing microservices, water distribution, and water treatment systems, with hundreds of system entities involved. We evaluate the quality of LEMMA-RCA by testing the performance of eight baseline methods on this dataset under various settings, including offline and online modes as well as single and multiple modalities. Our experimental results demonstrate the high quality of LEMMA-RCA. The dataset is publicly available at https://lemma-rca.github.io/.
• Abstract（参考訳）: ルート原因分析(RCA)は複雑なシステムの信頼性と性能を高めるために重要である。 しかし、この分野の進歩はRCAに適した大規模なオープンソースデータセットの欠如によって妨げられている。 このギャップを埋めるために、複数のドメインとモダリティにまたがる多様なRCAタスク用に設計された大規模なデータセットであるLEMMA-RCAを導入する。 LEMMA-RCAは、マイクロサービス、水分散、水処理システムを含むITおよびOT運用システムから、数百のシステムエンティティを含む、さまざまな現実的な障害シナリオを特徴とする。 LEMMA-RCAの品質評価は,オフラインモードやオンラインモード,シングルモードや複数モードを含む,このデータセット上での8つのベースライン手法の性能試験により行う。 LEMMA-RCAの高品質化を実証した。 データセットはhttps://lemma-rca.github.io/.com/で公開されている。

関連論文リスト

• Online Multi-modal Root Cause Analysis [61.94987309148539]
  ルート原因分析(RCA)は、マイクロサービスシステムにおける障害の根本原因の特定に不可欠である。 既存のオンラインRCAメソッドは、マルチモーダルシステムにおける複雑な相互作用を見渡す単一モーダルデータのみを処理する。 OCEANは、根本原因の局在化のための新しいオンラインマルチモーダル因果構造学習手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T21:47:36Z)
• What are the Essential Factors in Crafting Effective Long Context Multi-Hop Instruction Datasets? Insights and Best Practices [91.71951459594074]
  拡張コンテキストウィンドウを持つLong Language Model (LLM) は、情報抽出、質問応答、複雑な計画シナリオなどのタスクを大幅に改善した。 既存のメソッドは通常、Self-Instructフレームワークを使用して、長いコンテキスト能力を改善するために命令チューニングデータを生成する。 本稿では,品質検証エージェント,シングルホップ質問生成エージェント,複数質問サンプリング戦略,マルチホップ質問マーガーエージェントを組み込んだマルチエージェント対話型マルチホップ生成フレームワークを提案する。 以上の結果から,我々の合成高品位長文指導データにより,多量の人体で訓練したモデルよりも,モデル性能が著しく向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T13:30:00Z)
• Look, Listen, and Answer: Overcoming Biases for Audio-Visual Question Answering [25.577314828249897]
  本稿では,公開データセット(MUSIC-AVQA)のテストスプリット内での質問の表現と,分割された質問に対する分散シフトの導入という,2つのステップで構築された新しいデータセットMUSIC-AVQA-Rを提案する。 実験の結果、このアーキテクチャはMUSIC-AVQA-Rの最先端性能を実現し、特に9.32%の大幅な改善が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T09:16:02Z)
• AMANet: Advancing SAR Ship Detection with Adaptive Multi-Hierarchical Attention Network [0.5437298646956507]
  適応型多階層型アテンションモジュール (AMAM) を提案する。 まず,隣り合う特徴層からの情報を融合して,より小さなターゲットの検出を強化し,マルチスケールな特徴強調を実現する。 第3に,AMAMをバックボーンネットワークと特徴ピラミッドネットワークに埋め込むことにより,適応型多階層アテンションネットワーク(AMANet)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T03:56:33Z)
• RCAgent: Cloud Root Cause Analysis by Autonomous Agents with Tool-Augmented Large Language Models [46.476439550746136]
  近年,クラウド根本原因分析(RCA)における言語モデル (LLM) の適用が活発に検討されている。 RCAgentは、実用的でプライバシに配慮した産業RCA利用のためのツール強化LDM自律エージェントフレームワークである。 RCAgentはGPTファミリではなく、内部的にデプロイされたモデル上で動作し、フリーフォームのデータ収集とツールによる包括的な分析を行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T03:53:31Z)
• Source-Free Collaborative Domain Adaptation via Multi-Perspective Feature Enrichment for Functional MRI Analysis [55.03872260158717]
  安静時MRI機能(rs-fMRI)は、神経疾患の分析を助けるために多地点で研究されている。 ソース領域とターゲット領域の間のfMRIの不均一性を低減するための多くの手法が提案されている。 しかし、マルチサイト研究における懸念やデータストレージの負担のため、ソースデータの取得は困難である。 我々は、fMRI解析のためのソースフリー協調ドメイン適応フレームワークを設計し、事前訓練されたソースモデルとラベルなしターゲットデータのみにアクセスできるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T01:30:18Z)
• Enhancing Human-like Multi-Modal Reasoning: A New Challenging Dataset and Comprehensive Framework [51.44863255495668]
  マルチモーダル推論は、人間のような知性を示す人工知能システムの追求において重要な要素である。 提案するマルチモーダル推論(COCO-MMR)データセットは,オープンエンド質問の集合を包含する新しいデータセットである。 画像とテキストエンコーダを強化するために,マルチホップ・クロスモーダル・アテンションや文レベルのコントラスト学習などの革新的な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T08:58:25Z)
• Cross-Modal Fine-Tuning: Align then Refine [83.37294254884446]
  ORCAはクロスモーダルな微調整フレームワークであり、単一の大規模事前訓練モデルの適用範囲を様々に拡張する。 ORCAは12のモダリティから60以上のデータセットを含む3つのベンチマークで最先端の結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-11T16:32:28Z)
• More Diverse Means Better: Multimodal Deep Learning Meets Remote Sensing Imagery Classification [43.35966675372692]
  ディープネットワークをトレーニングし、ネットワークアーキテクチャを構築する方法を示します。 特に、深層ネットワークをトレーニングし、ネットワークアーキテクチャを構築する方法と同様に、異なる融合戦略を示す。 我々のフレームワークは画素単位の分類タスクに限らず、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた空間情報モデリングにも適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-12T17:45:25Z)
• MS-Net: Multi-Site Network for Improving Prostate Segmentation with Heterogeneous MRI Data [75.73881040581767]
  本稿では,ロバスト表現を学習し,前立腺のセグメンテーションを改善するための新しいマルチサイトネットワーク(MS-Net)を提案する。 当社のMS-Netは,すべてのデータセットのパフォーマンスを一貫して改善し,マルチサイト学習における最先端の手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-09T14:11:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。