LARGE LANGUAGE MODELS FOR FORECASTING AND ANOMALY DETECTION: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW
本文是LLM系列文章的翻译，系统综述了大型语言模型（LLM）在预测和异常检测中的应用，探讨了其现状、挑战和未来发展方向。LLM展示了在解析数据集、预测事件和检测异常行为方面巨大的潜力，但面临数据依赖、可推广性、模型幻觉、知识边界和计算效率等关键挑战。为克服这些障碍，研究提出了多模态数据集成、迁移学习、元学习、计算效率提升、模型可解释性和可持续性等解决方案。未来趋势包括实时处理、边缘计算和跨学科合作。综述强调了LLM在预测和异常检测中的巨大潜力，同时指出实现这一潜力需要科学界、行业和政策制定者的共同努力，以确保模型的透明、适应性强、可访问且道德符合可持续发展。
本文属于LLM系列文章，基于《LARGE LANGUAGE MODELS FOR FORECASTING AND ANOMALY DETECTION: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW》的翻译。
主要应用于预测分析以及异常识别和分类的大型语言模型：系统的文献综述部分
- Abstract
- Introduction
- Methodology
- Overview
- Challenges Analysis
- Dataset Selection and Acquisition
- Evaluation Metrics
- Predictive Modeling Using Large Language Models
- Anomaly Detection Using Large Language Models
- Threat Analysis
- Future Directions and Trends
- Related Literature Review
- Conclusion
摘要
这篇系统性的文献综述对大型语言模型（LLM）在预测和异常检测中的应用进行了全面分析，重点论述了研究现状、面临的固有挑战以及未来发展方向。LLM通过解析、分析和广泛的数据集识别模式、预测未来事件以及检测异常行为，展现出巨大的应用潜力。然而，该综述揭示了阻碍LLM更广泛应用的关键障碍，包括对庞大历史数据集的依赖、跨领域适应性问题、模型幻象问题、知识边界内的局限性以及计算资源需求。通过详细的分析，该综述提出了克服这些障碍的潜在解决方案和策略，例如多模态数据集成、学习方法的改进以及强调模型的可解释性和计算效率。此外，该综述还探讨了推动实时处理能力、强调可持续建模实践以及跨学科合作的价值。总之，该综述深入探讨了LLM可能对预测和异常检测领域带来的革命性变化，同时突出了持续创新、道德考量和实际解决方案的必要性，以充分发挥其潜力。
1 引言
2 方法
3 概述
4 挑战
5 数据集
6 评估指标
7 依托大模型的预测能力，实现精准分析与决策支持
8 使用大模型进行异常检测
9 威胁
10 未来方向和趋势
11 相关综述
12 结论
这篇系统的文献综述在预测和异常检测的背景下探索了LLM这一新兴领域，全面概述了当前的方法、挑战和未来方向。正如我们所看到的，LLM在转换这些领域方面具有巨大的潜力，提供了能够解析大量数据集的复杂工具，以预测未来的事件，并以惊人的准确性识别与规范的偏差。然而，这段旅程充满了挑战，包括对广泛历史数据集的依赖、可推广性问题、幻觉的发生、知识边界以及计算效率的需要。
尽管存在这些障碍，但充满希望的解决方案和创新照亮了前进的道路。多模态数据源的集成、迁移和元学习的进步、对可解释性和可信度的关注、对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，都代表了将影响LLM在预测和异常检测中的未来的关键趋势。
该综述强调了在这一领域继续研究和开发的重要性，强调了对不仅强大和准确，而且透明、适应性强和可访问的模型的需求。随着技术的进步，我们的道德考虑方法也必须如此，确保LLM的部署对社会有积极贡献，不会加剧现有的不平等或环境问题。
总之，LLM彻底改变预测和异常检测的潜力是显而易见的，但要实现这一潜力，需要科学界、行业利益相关者和政策制定者共同努力。通过应对本综述中概述的挑战并利用新兴趋势带来的机遇，我们可以展望LLM在驾驭现代世界的复杂性、推动惠及全社会的见解和创新方面发挥关键作用的未来。