論文の概要: AAD-LLM: Adaptive Anomaly Detection Using Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00914v1
- Date: Fri, 01 Nov 2024 13:43:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:49:21.562179
- Title: AAD-LLM: Adaptive Anomaly Detection Using Large Language Models
- Title（参考訳）: AAD-LLM:大規模言語モデルを用いた適応型異常検出
- Authors: Alicia Russell-Gilbert, Alexander Sommers, Andrew Thompson, Logan Cummins, Sudip Mittal, Shahram Rahimi, Maria Seale, Joseph Jaboure, Thomas Arnold, Joshua Church,
- Abstract要約: 本研究は,Large Language Models (LLMs) を利用した異常検出モデルの伝達性の向上を目的とする。
この研究はまた、モデルとプラントオペレーターの間でより協調的な意思決定を可能にすることを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.286105732902065
- License:
- Abstract: For data-constrained, complex and dynamic industrial environments, there is a critical need for transferable and multimodal methodologies to enhance anomaly detection and therefore, prevent costs associated with system failures. Typically, traditional PdM approaches are not transferable or multimodal. This work examines the use of Large Language Models (LLMs) for anomaly detection in complex and dynamic manufacturing systems. The research aims to improve the transferability of anomaly detection models by leveraging Large Language Models (LLMs) and seeks to validate the enhanced effectiveness of the proposed approach in data-sparse industrial applications. The research also seeks to enable more collaborative decision-making between the model and plant operators by allowing for the enriching of input series data with semantics. Additionally, the research aims to address the issue of concept drift in dynamic industrial settings by integrating an adaptability mechanism. The literature review examines the latest developments in LLM time series tasks alongside associated adaptive anomaly detection methods to establish a robust theoretical framework for the proposed architecture. This paper presents a novel model framework (AAD-LLM) that doesn't require any training or finetuning on the dataset it is applied to and is multimodal. Results suggest that anomaly detection can be converted into a "language" task to deliver effective, context-aware detection in data-constrained industrial applications. This work, therefore, contributes significantly to advancements in anomaly detection methodologies.
- Abstract（参考訳）: データ拘束型・複雑・動的産業環境においては、異常検出の高度化やシステム障害に伴うコストの低減のために、転送可能・マルチモーダルな手法が不可欠である。
通常、従来のPdMアプローチは転送可能でもマルチモーダルでもない。
本研究では, 複雑・動的製造システムにおける異常検出におけるLarge Language Models (LLM) の利用について検討する。
本研究は,Large Language Models (LLMs) を利用して異常検出モデルの伝達性を向上させることを目的とする。
この研究は、入力系列データのセマンティクスによる強化を可能にすることにより、モデルとプラントオペレータ間のより協調的な意思決定を可能にすることを目指している。
この研究は, 動的産業環境におけるコンセプトドリフトの問題に適応性機構を統合することで対処することを目的としている。
文献レビューでは、LLM時系列タスクと関連する適応的異常検出手法を併用して、提案アーキテクチャの堅牢な理論的枠組みを確立する。
本稿では,適用されたデータセットのトレーニングや微調整を一切必要とせず,マルチモーダルである新しいモデルフレームワーク(AAD-LLM)を提案する。
その結果,異常検出を"言語"タスクに変換することで,データ制約のある産業アプリケーションにおいて,効果的なコンテキスト認識検出を実現することが示唆された。
この研究は異常検出手法の進歩に大きく貢献する。
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