大型语言模型在预测和异常检测中的应用综述

这篇系统性文献综述全面检视了大型语言模型（LLMs）在预测和异常检测中的应用，突出了当前研究的现状、固有挑战和未来的潜在方向。LLMs在解析和分析大规模数据集以识别模式、预测未来事件和检测各个领域中的异常行为方面展示了显著潜力。然而，本综述识别了几个关键挑战，阻碍了它们更广泛的采用和有效性，包括依赖庞大的历史数据集、在不同上下文中的泛化问题、模型幻觉现象、模型知识边界内的限制，以及所需的大量计算资源。通过详细分析，本综述讨论了克服这些障碍的潜在解决方案和策略，如集成多模态数据、学习方法论的进步，以及强调模型可解释性和计算效率。此外，本综述概述了可能塑造LLMs在这些领域发展的关键趋势，包括推向实时处理、可持续建模实践的重要性，以及跨学科合作的价值。最后，本综述强调了LLMs在预测和异常检测方面可能产生的变革性影响，同时强调了实现它们全部潜力需要持续的创新、伦理考虑和实际解决方案的必要性。

这项系统性文献综述全面考察了大型语言模型（LLMs）在预测和异常检测应用中的使用，强调了研究的当前状态、固有挑战和未来的潜在方向。LLMs在解析和分析大量数据集以识别模式、预测未来事件和检测各个领域中的异常行为方面展示了显著潜力。然而，这项综述识别了几个关键挑战，这些挑战阻碍了它们更广泛的采用和有效性，包括依赖庞大的历史数据集、在不同上下文中的泛化问题、模型幻觉现象、模型知识边界的限制，以及所需的大量计算资源。通过详细分析，本综述讨论了克服这些障碍的潜在解决方案和策略，例如集成多模态数据、学习方法论的进步，以及强调模型可解释性和计算效率。此外，本综述概述了可能塑造LLMs在这些领域发展的关键趋势，包括向实时处理的推进、可持续建模实践的重要性，以及跨学科合作的价值。总之，这项综述强调了LLMs在预测和异常检测方面可能产生的变革性影响，同时强调了实现它们全部潜力需要持续的创新、伦理考虑和实际解决方案的必要性。

预测和异常检测在数据科学领域是至关重要的组成部分，为从网络安全到金融市场的多个领域提供了基本见解。这些技术在预测即将到来的趋势和识别偏离规范预期的非典型模式方面起着核心作用，这些能力在广泛的应用中促进了预防性策略的发展。预测利用历史数据来对未来事件或趋势进行知情预测。它涉及对正在分析的情况进行假设选择，选择适当的数据集，分析数据，并确定预测。预测是多个行业战略规划和决策制定的基石，使组织和政策制定者能够预测变化，管理风险，并有效分配资源。异常检测，也称为离群点检测，是旨在识别与典型模式或规范显著偏离的数据点、实体或事件的分析过程。这种方法在自动监控系统中发挥着关键作用，特别是在识别潜在有害的离群点，从而保护数据完整性和安全。

预测和异常检测是分析过程，天生非常适合时间序列或带时间戳的数据，因为它们寻求理解和利用的信息具有时间性质。时间序列数据是在时间间隔内收集或记录的数据点序列，通常展示出趋势、季节性变化和周期性，这是预测技术旨在捕捉并推测到未来的特征。带时间戳的数据特别有助于异常检测，因为它允许识别与建立的时间模式的偏差。例如，在网络安全中，异常检测系统可以识别可能表明安全漏洞的不寻常访问模式。在工业环境中，它可能会标记传感器读数的意外下降或飙升，从而可能防止设备故障。

本研究着手全面探索LLMs在预测和异常检测领域的整合和潜力，这些领域传统上由定量数据分析主导。LLMs在自然语言处理（NLP）中的迅速发展提供了一个前所未有的机会来增强甚至可能革新这些领域。本文旨在弥合LLMs先进的语言处理能力与预测分析和检测离群点中涉及的预测分析之间的差距。我们深入探讨了从LLMs中获得的定性见解如何补充传统的定量方法，从而丰富了在包括金融、网络安全和医疗保健在内的各个领域的分析深度和准确性。此外，这项调查还讨论了在LLMs与这些关键数据科学应用交叉点的挑战、伦理考虑和未来研究方向。我们的目标是提供一个全面的视角，不仅阐明了LLMs在这些领域的应用现状，还激发了跨学科的对话和研究，导航现代数据环境的复杂性，并为预测分析铺平了创新解决方案的道路。

贡献概述如下：

这是第一篇全面的系统性文献综述（SLR），专门研究LLMs在预测和异常检测领域的应用。通过这项综述，我们阐明了LLMs对这些特定任务中的数值和文本数据的独特影响。

本研究编制了一套指导方针，概述了LLMs在各种任务中的最佳利用方式，为该领域提供了一种结构化的方法来在实际场景中使用这些先进模型。

这项文献综述提供了尽可能深入的理论洞察，特别是LLMs处理复杂模式和传统模型可能忽略的数据细微差别的能力。

本工作为未来围绕预测和异常检测建模的研究开辟了新的路径。

论文接下来的结构安排如下：第2节概述了进行系统性文献综述的方法论。第3节提供了LLMs在预测和异常检测研究当前状态的概览。第4节讨论了将LLMs应用于这些领域的挑战和限制。第5节探讨了在基于LLM的预测和异常检测中使用的数据集和数据预处理技术。第6节介绍了评估LLMs在这些任务中表现的评估指标和方法。第7节深入探讨了LLMs在预测中的应用，而第8节专注于它们在异常检测中的应用。第9节讨论了使用LLMs在这些领域中可能面临的潜在威胁和风险。第10节概述了LLMs在预测和异常检测应用中的未来方向和潜在研究途径。第11节提供了相关工作的概览，第12节总结了本文。

大型语言模型（LLMs）的广阔领域带来了前所未有的自然语言处理进步，显著影响了包括预测和异常检测在内的各种任务。本节提供了LLMs当前状态和演化的全面概览，概述了它们的基础结构、发展轨迹，以及它们在转换数据分析和预测建模中所扮演的关键角色。从LLMs的背景开始，我们追溯了从初期阶段到作为当代应用支柱的复杂预训练基础模型的语言模型的演化过程。然后，我们分类了LLMs显示出显著效果的任务，特别关注预测和异常检测，以说明它们适用性的广度。进一步的探索致力于利用LLMs的力量所采用的多样化方法，包括基于提示的技术、微调机制、零样本、少样本学习的利用、重编程策略，以及结合多种方法以提高性能的混合方法。本节旨在让读者全面了解LLMs的复杂景观，为后续部分更深入探索它们的能力和应用奠定基础。

大型语言模型（LLMs）的出现显著扩展了异常检测的视野，为识别多样化数据集和领域中的不规则性提供了复杂的解决方案。本节全面检查了LLMs如何被利用来精确指出可能表明错误、欺诈、系统故障或网络威胁的偏离。这一探索从时间序列异常检测开始，其中LLMs分析顺序数据以侦测不寻常模式，造福于依赖持续监控的行业，如金融、制造和能源。接下来，讨论转向异常日志分析，突出LLMs筛查大量日志数据以识别和分类异常的能力，从而提高IT安全和运营效率。关于微服务异常检测的部分展示了LLMs在云计算和分布式系统这一日益复杂的领域中的应用，它们通过在微服务级别检测异常，在维护系统健康和安全方面发挥着关键作用。这一详尽的探索旨在阐明LLMs在异常检测中的前沿方法论和有影响的应用，强调它们在保护和优化现代数字基础设施中的关键作用。

这篇系统性文献综述探索了在预测和异常检测背景下迅速发展的大型语言模型（LLMs）领域，提供了当前方法论、挑战和未来方向的全面概览。正如我们所见，LLMs拥有巨大的潜力来转变这些领域，提供了能够解析庞大数据集以预测未来事件和以显著准确性识别偏离常规的复杂工具。然而，这一旅程充满挑战，包括依赖广泛的历史数据集、泛化问题、幻觉现象、知识边界，以及对计算效率的需求。

尽管存在这些障碍，前进的道路被有希望的解决方案和创新所照亮。多模态数据源的整合、转移和元学习的进步、对可解释性和可信度的关注、推向实时处理和边缘计算的推动、跨学科合作，以及对可持续建模实践的承诺，都代表了将塑造LLMs在预测和异常检测未来的关键趋势。

本综述强调了在这一领域继续研究和发展的重要性，突出了对不仅强大和准确，而且透明、适应性强和易于获取的模型的需求。随着技术的进步，我们对伦理考虑的方法也必须进步，确保LLMs的部署对社会产生积极贡献，并且不会加剧现有的不平等或环境问题。

总之，LLMs革新预测和异常检测的潜力是明确的，但实现这一潜力需要科学界、行业利益相关者和政策制定者的共同努力。通过解决本综述中概述的挑战并利用新兴趋势所提供的机会，我们可以期待一个LLMs在引导我们理解现代世界的复杂性、推动对全社会有益的见解和创新中发挥关键作用的未来。