知識を付加した融合による大規模言語モデルを用いたログ異常検知

この記事は、大規模言語モデル（LLM）を用いたログ異常検知の方法を提案しています。知識を付加した融合というアプローチは、外部の知識源を統合して、ログデータ内の異常を特定するLLMの性能を向上させることを示唆しています。ArXivをソースとしていることから、これは研究論文であることがわかります。