[論文レビュー] Large Language Models for Forecasting and Anomaly Detection: A Systematic Literature Review

Jing Su, Chufeng Jiang+8 more|arXiv (Cornell University)|Feb 15, 2024

Topic Modeling被引用数 72

ひとこと要約

本論文は、予測と異常検知のための大規模言語モデル（LLMs）の活用に関する体系的文献レビューを提示し、現状、課題、および将来の方向性を概説します。

ABSTRACT

This systematic literature review comprehensively examines the application of Large Language Models (LLMs) in forecasting and anomaly detection, highlighting the current state of research, inherent challenges, and prospective future directions. LLMs have demonstrated significant potential in parsing and analyzing extensive datasets to identify patterns, predict future events, and detect anomalous behavior across various domains. However, this review identifies several critical challenges that impede their broader adoption and effectiveness, including the reliance on vast historical datasets, issues with generalizability across different contexts, the phenomenon of model hallucinations, limitations within the models' knowledge boundaries, and the substantial computational resources required. Through detailed analysis, this review discusses potential solutions and strategies to overcome these obstacles, such as integrating multimodal data, advancements in learning methodologies, and emphasizing model explainability and computational efficiency. Moreover, this review outlines critical trends that are likely to shape the evolution of LLMs in these fields, including the push toward real-time processing, the importance of sustainable modeling practices, and the value of interdisciplinary collaboration. Conclusively, this review underscores the transformative impact LLMs could have on forecasting and anomaly detection while emphasizing the need for continuous innovation, ethical considerations, and practical solutions to realize their full potential.

研究の動機と目的

• 様々な分野における予測と異常検知におけるLLMsの現状の活用を調査する。
• LLMベースの予測および異常タスクにおける方法論的傾向と評価実践を特定する。
• これらの領域でのLLMsの展開における制限、課題、潜在的な解決策を強調する。
• 予測と異常検知におけるLLMsの効果的な活用ガイドラインを提供する。
• この分野の将来の研究方向と倫理的配慮を概説する。

提案手法

• 厳密さと透明性を確保するために、Kitchenhamの系統的文献レビュー（SLR）手法を採用します。
• 対象タスクにおけるLLMsの方法論、効果、制限を分類するための研究質問を定義します。
• OpenReviewを含む複数データベース・複数ソースの検索を実施して最新の研究を捉えます。
• 2020年以降の査読付き・英語論文を選択するために明示的な組み入れ・除外基準を適用します。
• 最先端のアプローチ、データセット、指標、応用の体系的な概要に所見を統合します。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1 異なるドメインでの予測においてLLMsにはどのような方法論が採用されていますか？
• RQ2 RQ2 従来の異常検知手法と比較して、LLMsは異常検知にどの程度効果的ですか？
• RQ3 RQ3 予測と異常検知にLLMsを使用する際の制限と課題は何ですか？

主な発見

• これは予測と異常検知におけるLLMsに特化した最初の包括的なSLRです。
• このレビューはこれらのタスクでLLMsを効果的に用いるための実用的なガイドラインを特定します。
• 予測および異常タスクのためにLLMsが構造化データと非構造化データをどのように扱うかについて理論的洞察を提供します。
• 研究は最近の研究でのデータセット、前処理技術、評価指標、および結果の傾向を論じます。
• データ要件、一般化、幻覚、知識の境界、計算要件などの課題を概説します。
• 論文は多模態データ統合、先進的な学習法、説明可能性、効率性の改善などの潜在的戦略を提案します。
• リアルタイム処理、持続可能なモデリング実践、学際的協力などの将来の傾向を強調します。