论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.14755
研究背景与挑战
在风电场中，识别一台有故障的涡轮机可能涉及查看数百个信号和数百万个数据点，这是一个极其复杂和耗时的过程。深度学习模型虽然在一定程度上能够简化这一问题，但它们需要大量的训练数据，并且在部署后可能需要重新训练，这对风电场运营商来说是一个巨大的负担，因为他们可能缺乏必要的机器学习专业知识。
大型语言模型的潜力
LLMs，如GPT系列，是自回归的，这意味着它们可以理解顺序数据中的最新值取决于以前的值。这种自回归性质使LLMs成为检测时间序列数据中异常的潜在工具。研究人员开发了一种名为SigLLM的框架，该框架包括一个组件，可以将时间序列数据转换为LLM可以处理的基于文本的输入。用户可以将这些准备好的数据提供给模型，并要求它开始识别异常。
SigLLM框架与异常检测方法
SigLLM框架的核心是将时间序列数据转换为语言模型可以理解的文本格式。研究人员通过一系列转换来实现这一点，这些转换捕获了时间序列中最重要的部分，同时用最少的标记数量表示数据。一旦数据被转换为文本格式，研究人员就开发了两种异常检测方法：
Prompter：将准备好的数据输入模型并提示它找到异常值。这种方法需要多次迭代以找出针对特定时间序列的正确提示。
Detector：使用LLM作为预测器来预测时间序列中的下一个值，并将预测值与实际值进行比较。较大的差异表明实际值可能是一种异常。
在实践中，Detector的表现优于Prompter，后者产生了许多误报。当将这两种方法与当前技术进行比较时，Detector在他们评估的11个数据集中的7个数据集上表现优于基于transformer的AI模型，尽管LLM不需要训练或微调。
现状与未来展望
尽管LLM在异常检测方面的表现还没有达到最先进的深度学习模型的水平，但它们的表现确实与其他一些AI方法一样好。这表明LLM有可能成为时间序列数据异常检测的有效工具。然而，为了提高LLM的性能，研究人员正在考虑是否可以通过微调来提高其准确性。此外，他们还致力于提高LLM处理数据的速度，并探索LLM如何执行异常检测，以期找到一种方法来提高它们的性能。
小结
麻省理工学院的研究人员提出的这种方法为时间序列数据的异常检测提供了一种新的思路。虽然LLM在异常检测方面的性能还有待提高，但它们的自回归性质和开箱即用的部署能力使它们成为这一领域的潜在竞争者。随着研究的深入和技术的不断发展，我们有理由相信，LLM将在未来的异常检测任务中发挥更大的作用。这一新方法不仅有望简化复杂系统中的问题检测过程，还可能为重型机械、卫星等设备中的潜在问题提供更早、更准确的预警。
附论文摘要翻译：
近期研究表明，大型语言模型能够执行包括时间序列预测在内的多种任务。这些模型的灵活性使其可应用于众多领域。本文首次研究了大型语言模型在具有挑战性的时间序列异常检测任务中的应用。对于大型语言模型而言，该任务包含两个新方面：模型需要识别输入序列（或多个部分）的异常；并且需要处理时间序列数据，而非传统的文本输入。我们提出了SIGLLM框架，用于基于大型语言模型的时间序列异常检测。该框架包括时间序列到文本的转换模块，以及提示语言模型执行时间序列异常检测的端到端流水线。我们探索了两种范式来测试大型语言模型执行检测任务的能力。首先，我们提出了一种基于提示的检测方法，直接要求语言模型指出输入中的哪些元素是异常。其次，我们利用大型语言模型的预测能力来指导异常检测过程。我们在11个来自不同来源的数据集和10条流水线上评估了我们的框架。结果表明，在所有11个数据集上，预测方法在F1分数方面明显优于提示方法。此外，尽管大型语言模型能够发现异常，但最先进的深度学习模型在性能上仍更胜一筹，其效果比大型语言模型高出30%。
技术和产品： 面向嵌入式系统的计算机视觉模型压缩技术综述 类脑计算新突破：内生复杂性引领AI未来 软件工程中大模型与基于大模型的智能体综述 机器人技术中深度强化学习综述 机器人技术中深度生成模型综述 大模型广泛应用的挑战综述 大模型隐私保护综述 光学神经网络重大突破：全前向模式训练 人类程序员：从用AI编程到与AI工程师一起工作 高效训练大模型综述 Transformer替代方案Mamba架构的综述 苹果正式发布大模型AFM AI数学的飞跃 AI训练AI：挑战与反思 具身智能综述（Embodied AI） 基于语义变量的端到端大模型应用优化 扎克伯格：开源AI是前进的道路 大模型开源也是一种生意 你值得了解——深度生成模型 李雅普诺夫函数在人工智能系统中的应用 类脑计算新突破——树突结构模拟 AI计算的希望——物理神经网络PNN的综述 18个月326项能力，这家大厂猛猛上新生成式AI（亚马逊） 追问快读 | 意识的大一统理论要来了吗？（幼儿园级通俗版） 这将会是下一篇《Attention is all you need》吗？ 脑启发设计：人工智能的进化之路 智能体（AI Agent）：下一代智能工具、助手和伙伴 英伟达今年仍将在中国获益120亿美元 2024重大科学问题、工程技术难题和产业技术问题 BigCodeBench: 继 HumanEval 之后的新一代代码生成测试基准 连载｜鸿蒙世界——展望篇：鸿蒙星辉 给大模型撰写提示（Prompt），这有一份最新、最全的综述和各家经验梳理 AI视频的新进展 AI音乐的新进展和工具梳理 2024中国大模型主流产品评估 AI的机会在哪里？ AI评估在演进，LiveBench意味着什么？ 超越Llama-3，英伟达就要AI计算一直热下去 张亚勤与李开复共谈AI的未来 微软关闭面向消费者的GPT Builder服务：战略调整还是市场失败？ Apple Intelligence 不等于 Artificial Intelligence AI写的高考作文，你看能得多少分呢？ AI涉及的价值对齐 观察和治理：
