“LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ

ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM（LLM for SRE, LLM4SRE）に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推

[y_uuki]

久々の大作ブログです。SRE x LLMに関する多数の論文を包括的に調査しました。おそらく世界初の内容です。

[rjj]

良サーベイ。過去のインシデント履歴から原因予測する手法はコレジャナイ感が強い。未知の障害に対して一歩一歩仮説とデータを積み重ねて原因を追い詰めていくエージェントベースの手法に期待する。

[tmatsuu]

自分はまだ懐疑的でLLMが導き出したのは推論と言っていいのかという思いがある。LLMとのふれあいが足りないだけかもしれない。一方でLLMは人間がAIと対話するためのUIとしては◎。自分の中ではLLM=ドラえもんの位置付け

[syu-m-5151]

LLMをSREの障害診断に応用する最新の研究動向を網羅的に紹介している。LLMの基本用語の整理、障害診断手法の分類、各論文の概要と感想、今後の展望などが丁寧にまとめられている。ありがたい。

[fog-og-frog2]

ポストモーテムのようにコツコツ、明文化していくことをきっちりやってたチームが今その資産を十全に活かせる環境が整いつつあるのが胸アツ。とはいえ、データクレンジングは必要な感じなのか(๑_๑；) Panda気になる

[developmaso]

“ハルシネーション”

[shodai]

こんなに大量の論文があるんだな

[misshiki]

“ITシステムの障害診断をLLMにより自動化する手法に関する最新の研究動向を俯瞰して探索していきたい。”

[syou6162]

サーベイ論文にはしないのかな