Fugu-MT 論文翻訳(概要): Refining Time Series Anomaly Detectors using Large Language Models

論文の概要: Refining Time Series Anomaly Detectors using Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21833v1
Date: Wed, 26 Mar 2025 23:41:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-31 15:31:45.593445
Title: Refining Time Series Anomaly Detectors using Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた時系列異常検出器の精製
Authors: Alan Yang, Yulin Chen, Sean Lee, Venus Montes,
Abstract要約: 時系列異常検出(TSAD)は、金融、医療、製造業など多くの産業で広く関心を集めている。マルチモーダルな大言語モデル(LLM)を用いて,この処理を部分的に自動化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.772452855185151
License:
Abstract: Time series anomaly detection (TSAD) is of widespread interest across many industries, including finance, healthcare, and manufacturing. Despite the development of numerous automatic methods for detecting anomalies, human oversight remains necessary to review and act upon detected anomalies, as well as verify their accuracy. We study the use of multimodal large language models (LLMs) to partially automate this process. We find that LLMs can effectively identify false alarms by integrating visual inspection of time series plots with text descriptions of the data-generating process. By leveraging the capabilities of LLMs, we aim to reduce the reliance on human effort required to maintain a TSAD system
Abstract（参考訳）: 時系列異常検出(TSAD)は、金融、医療、製造業など多くの産業で広く関心を集めている。異常を検出するための多くの自動手法が開発されているにもかかわらず、検出された異常をレビューし、行動し、正確性を検証するためには人間の監視が必要である。マルチモーダルな大言語モデル(LLM)を用いて,この処理を部分的に自動化する。時系列プロットの視覚検査とデータ生成プロセスのテキスト記述を統合することで,LLMが誤報を効果的に識別できることが判明した。 LLMの能力を活用して、TSADシステムの維持に必要な人的労力への依存を減らすことを目指す。

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