自适应日志：一种结合大语言模型和小语言模型的自适应日志分析框架

本研究针对自动化日志分析中小语言模型（SLMs）和大语言模型（LLMs）各自存在的成本与性能差距问题，提出了一种结合两者的自适应日志分析框架AdaptiveLog。该框架通过不确定性估计自适应选择性地调用LLM，从而在处理复杂日志时提高性能，同时保持成本效率。实验表明，AdaptiveLog在各种任务中实现了最先进的效果，提升了日志分析的整体准确性。