論文の概要: Large Language Models for Anomaly and Out-of-Distribution Detection: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01980v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 15:22:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 00:50:24.732531
- Title: Large Language Models for Anomaly and Out-of-Distribution Detection: A Survey
- Title（参考訳）: 異常・アウト・オブ・ディストリビューション検出のための大規模言語モデル:調査
- Authors: Ruiyao Xu, Kaize Ding,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理だけでなく、より広範なアプリケーションでもその効果を実証している。
本調査は,LSMの文脈下での異常検出とOOD検出の問題点に焦点を当てた。
LLMが果たす役割に基づいて,既存のアプローチを3つのクラスに分類する新たな分類法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.570066068280212
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Detecting anomalies or out-of-distribution (OOD) samples is critical for maintaining the reliability and trustworthiness of machine learning systems. Recently, Large Language Models (LLMs) have demonstrated their effectiveness not only in natural language processing but also in broader applications due to their advanced comprehension and generative capabilities. The integration of LLMs into anomaly and OOD detection marks a significant shift from the traditional paradigm in the field. This survey focuses on the problem of anomaly and OOD detection under the context of LLMs. We propose a new taxonomy to categorize existing approaches into three classes based on the role played by LLMs. Following our proposed taxonomy, we further discuss the related work under each of the categories and finally discuss potential challenges and directions for future research in this field. We also provide an up-to-date reading list of relevant papers.
- Abstract（参考訳）: 異常検出やアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルの検出は、マシンラーニングシステムの信頼性と信頼性を維持する上で重要である。
近年,Large Language Models (LLMs) は,自然言語処理だけでなく,その高度な理解と生成能力により,より広範な応用においてもその有効性を実証している。
LLMの異常とOOD検出への統合は、この分野の伝統的なパラダイムから大きく変わった。
本調査は,LLMの文脈下での異常検出とOOD検出の問題点に焦点を当てた。
LLMが果たす役割に基づいて,既存のアプローチを3つのクラスに分類する新たな分類法を提案する。
提案した分類学に続いて,各カテゴリの関連研究についてさらに議論し,今後の研究の課題と方向性について論じる。
関連論文の最新の読解リストも提供します。
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