動的グラフを用いた表形式ログのデバッグ

この論文は、表形式ログのデバッグにおける大規模言語モデル（LLM）の使用の限界に対処し、動的グラフを使用したより柔軟でスケーラブルなアプローチを提案しています。中核となるアイデアは、ログデータを動的グラフとして表現し、シンプルなグラフニューラルネットワーク（GNN）で効率的なデバッグを可能にすることです。この論文の重要性は、計算コストの高いLLMへの依存を減らしつつ、デバッグ性能を維持または向上させる可能性にあります。

• •動的グラフを使用して表形式ログをデバッグするためのフレームワーク、GraphLogDebuggerを提案。
• •オブジェクトとイベントの異種ノードを構築し、それらをエッジで接続して、システムを進化する動的グラフとして表現。
• •シンプルな動的GNNが、表形式ログのデバッグにおいてLLMよりも優れた性能を発揮することを示しています。
• •LLMベースのアプローチに代わる、より柔軟でスケーラブルな代替手段を提供します。