English(EN) Autoregressive Multimodal Anomaly Detection with Large Language Models for Microservice Systems

LLM增强微服务系统的异常检测能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-26 04:00

一个名为LLMMAD的新框架已被开发出来，用于利用大型语言模型（LLM）进行微服务系统的异常检测。该方法通过保留特定模态的特征并缓解“身份捷径”问题来解决现有方法的局限性。LLMMAD将多模态数据整合到一个统一的序列中供LLM处理，同时使用模态重构头来保留个体数据的特征。它还采用了一种由预测驱动的自回归目标来提高状态预测的准确性。实验表明，LLMMAD在真实数据集上的表现优于当前最先进的方法，在F1分数上取得了显著的改进。 AI

影响这项研究为提高复杂微服务架构的可靠性和监控能力提供了一种新颖的方法，有望带来更强大的云应用程序。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yixiang Tang, Fagui Liu, Guoxiang Zhong, Xi Yao, C. L. Philip Chen · 2026-10-26 04:00

基于大型语言模型的自回归多模态微服务系统异常检测

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