基于大型语言模型的物联网源日志事件抽象与整合
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了从物联网设备收集的海量数据需要转换为事件数据以进行分析的难题。通过采用大型语言模型(LLM)进行事件抽象与整合，研究展示了其在创建事件记录和合并多个物联网源日志方面的有效性，具体案例为老年护理和健康监测，结果显示在检测高层次活动的准确率达到90%。
该综述全面考察了大规模语言模型（LLMs）在预测和异常检测中的应用，讨论了挑战和解决方案，并概述了关键趋势。LLMs展现了巨大潜力，但面临历史数据依赖、泛化问题和计算资源等挑战。综述强调了LLMs对预测和异常检测的转变性影响，以及持续创新、道德考虑和实际解决方案的需求。
