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通过迁移学习进行大规模网络服务的高效多变量时间序列异常检测
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过系统性文献综述，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。讨论了克服挑战的解决方案和策略，并概述了可能影响LLMs发展的关键趋势。强调了持续创新、道德考虑和实际解决方案的需求以实现LLMs的全部潜力。
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关键要点
- 通过系统性文献综述考察大规模语言模型（LLMs）在预测和异常检测中的应用。
- LLMs在解析和分析大规模数据集方面展现了巨大潜力。
- 存在依赖大量历史数据、泛化问题、模型幻觉、知识范围局限和计算资源需求等挑战。
- 提出了整合多模态数据、学习方法进步、模型可解释性和计算效率等解决方案。
- 概述了影响LLMs发展的关键趋势，如实时处理、可持续建模和跨学科合作。
- 强调了LLMs在预测和异常检测中的转变性影响，以及持续创新和道德考虑的重要性。
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