論文の概要: System Log Parsing with Large Language Models: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04877v2
• Date: Thu, 15 May 2025 13:27:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 14:06:36.342799
• Title: System Log Parsing with Large Language Models: A Review
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたシステムログ解析
• Authors: Viktor Beck, Max Landauer, Markus Wurzenberger, Florian Skopik, Andreas Rauber,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) はLLMに基づくログ解析の新しい研究分野を導入した。 有望な結果にもかかわらず、この比較的新しい研究分野におけるアプローチの構造化された概要は存在しない。 この研究は29 LLMベースのログ解析手法を体系的にレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2779174914142346
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Log data provides crucial insights for tasks like monitoring, root cause analysis, and anomaly detection. Due to the vast volume of logs, automated log parsing is essential to transform semi-structured log messages into structured representations. Recent advances in large language models (LLMs) have introduced the new research field of LLM-based log parsing. Despite promising results, there is no structured overview of the approaches in this relatively new research field with the earliest advances published in late 2023. This work systematically reviews 29 LLM-based log parsing methods. We benchmark seven of them on public datasets and critically assess their comparability and the reproducibility of their reported results. Our findings summarize the advances of this new research field, with insights on how to report results, which data sets, metrics and which terminology to use, and which inconsistencies to avoid, with code and results made publicly available for transparency.
• Abstract（参考訳）: ログデータは、監視、根本原因分析、異常検出といったタスクに対して重要な洞察を提供する。 ログの膨大な量のため、半構造化ログメッセージを構造化表現に変換するには、自動ログ解析が不可欠である。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、LLMに基づくログ解析の新しい研究分野を導入している。 有望な成果にもかかわらず、この比較的新しい研究分野におけるアプローチの構造化された概要は見られず、2023年後半に発表された最初期の進歩がある。 この研究は29 LLMベースのログ解析手法を体系的にレビューする。 それらの中の7つを公開データセットでベンチマークし、それらの互換性と報告された結果の再現性について批判的に評価する。 我々の研究結果は、新しい研究分野の進歩を要約し、結果の報告方法、データセット、メトリクス、使用する用語、避けるべき不整合、そして、コードと結果が透明性のために公開された結果について考察した。

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