arXiv cs.LG· Yixiang Tang, Fagui Liu, Guoxiang Zhong, Xi Yao, C. L. Philip Chen·· 7 天前AI 评分33
基于大语言模型的微服务系统自回归多模态异常检测
Autoregressive Multimodal Anomaly Detection with Large Language Models for Microservice Systems
AI 导读
研究人员提出基于大语言模型（LLM）的微服务系统自回归多模态异常检测框架 LLMMAD，以解决跨模态融合忽视模态特性以及特征重构的捷径问题。该框架将多模态数据重组为统一序列交由 LLM 建模，配合模态重构头并采用预测未来状态的自回归目标。在 3 个真实数据集上的实验表明，LLMMAD 的 F1-score 分别提升 3.1%、1.4% 和 0.9%，全面优于现有 SOTA 方法。
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