論文の概要: LogEval: A Comprehensive Benchmark Suite for Large Language Models In Log Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01896v1
- Date: Tue, 2 Jul 2024 02:39:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-03 17:03:34.739777
- Title: LogEval: A Comprehensive Benchmark Suite for Large Language Models In Log Analysis
- Title（参考訳）: LogEval: ログ分析における大規模言語モデルのための総合ベンチマークスイート
- Authors: Tianyu Cui, Shiyu Ma, Ziang Chen, Tong Xiao, Shimin Tao, Yilun Liu, Shenglin Zhang, Duoming Lin, Changchang Liu, Yuzhe Cai, Weibin Meng, Yongqian Sun, Dan Pei,
- Abstract要約: ログ解析タスクにおける大規模言語モデルの性能を評価するために設計されたベンチマークスイートであるLogEvalを紹介する。
このベンチマークでは、ログ解析、ログ異常検出、ログ障害診断、ログ要約などのタスクをカバーしている。
LogEvalは4000の公開ログデータエントリを使用して各タスクを評価し、各タスクに対して15の異なるプロンプトを使用して、徹底的で公正な評価を保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.46940506638522
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Log analysis is crucial for ensuring the orderly and stable operation of information systems, particularly in the field of Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps). Large Language Models (LLMs) have demonstrated significant potential in natural language processing tasks. In the AIOps domain, they excel in tasks such as anomaly detection, root cause analysis of faults, operations and maintenance script generation, and alert information summarization. However, the performance of current LLMs in log analysis tasks remains inadequately validated. To address this gap, we introduce LogEval, a comprehensive benchmark suite designed to evaluate the capabilities of LLMs in various log analysis tasks for the first time. This benchmark covers tasks such as log parsing, log anomaly detection, log fault diagnosis, and log summarization. LogEval evaluates each task using 4,000 publicly available log data entries and employs 15 different prompts for each task to ensure a thorough and fair assessment. By rigorously evaluating leading LLMs, we demonstrate the impact of various LLM technologies on log analysis performance, focusing on aspects such as self-consistency and few-shot contextual learning. We also discuss findings related to model quantification, Chinese-English question-answering evaluation, and prompt engineering. These findings provide insights into the strengths and weaknesses of LLMs in multilingual environments and the effectiveness of different prompt strategies. Various evaluation methods are employed for different tasks to accurately measure the performance of LLMs in log analysis, ensuring a comprehensive assessment. The insights gained from LogEvals evaluation reveal the strengths and limitations of LLMs in log analysis tasks, providing valuable guidance for researchers and practitioners.
- Abstract（参考訳）: ログ分析は、特にAIOps(AIOps)の分野において、情報システムの秩序的で安定した運用を保証するために不可欠である。
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理タスクにおいて大きな可能性を証明している。
AIOpsドメインでは、異常検出、障害の根本原因分析、運用とメンテナンススクリプト生成、アラート情報の要約といったタスクに優れています。
しかし、ログ解析タスクにおける現在のLLMの性能は依然として不十分である。
このギャップに対処するために,様々なログ解析タスクにおけるLLMの機能を評価するために設計された総合ベンチマークスイートであるLogEvalを紹介した。
このベンチマークでは、ログ解析、ログ異常検出、ログ障害診断、ログ要約などのタスクをカバーしている。
LogEvalは4000の公開ログデータエントリを使用して各タスクを評価し、各タスクに対して15の異なるプロンプトを使用して、徹底的で公正な評価を保証する。
先行するLLMを厳格に評価することにより,LLM技術がログ解析性能に与える影響を実演し,自己整合性や少数の文脈学習といった側面に注目した。
また、モデル定量化、中国語-英語質問応答評価、素早い工学に関する知見についても論じる。
これらの知見は多言語環境におけるLLMの強みと弱み、および異なるプロンプト戦略の有効性について考察する。
ログ解析におけるLLMの性能を正確に測定し,総合的な評価を確実にするために,様々な評価手法が用いられている。
LogEvalsの評価から得られた洞察は、ログ分析タスクにおけるLLMの長所と短所を明らかにし、研究者や実践者にとって貴重なガイダンスを提供する。
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