Большие языковые модели для прогнозирования и обнаружения аномалий: систематический обзор литературы

В настоящем систематическом обзоре литературы всесторонне рассматривается применение больших языковых моделей (Large Language Models, LLMs) для прогнозирования и обнаружения аномалий, освещаются современное состояние исследований, присущие данной области проблемы и перспективные направления дальнейшего развития. LLMs продемонстрировали значительный потенциал в обработке и анализе обширных наборов данных для выявления закономерностей, прогнозирования будущих событий и обнаружения аномального поведения в различных предметных областях. Вместе с тем обзор выявляет ряд критически важных факторов, препятствующих более широкому внедрению и повышению эффективности этих моделей, включая зависимость от больших массивов исторических данных, проблемы обобщаемости в различных контекстах, феномен галлюцинаций моделей, ограничения, связанные с границами знаний моделей, а также значительные требования к вычислительным ресурсам. На основе детального анализа в обзоре обсуждаются потенциальные решения и стратегии преодоления этих препятствий, такие как интеграция мультимодальных данных, развитие методов обучения, а также повышение объяснимости моделей и вычислительной эффективности. Кроме того, в обзоре обозначены ключевые тенденции, которые, вероятно, будут определять развитие LLMs в этих областях, включая переход к обработке данных в реальном времени, важность устойчивых методов моделирования и ценность междисциплинарного сотрудничества. В заключение подчеркивается трансформирующее влияние, которое LLMs могут оказать на прогнозирование и обнаружение аномалий, а также необходимость постоянных инноваций, учета этических аспектов и разработки практических решений для полной реализации их потенциала.