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大模型時(shí)代的智能運維AIOps--與小模型是關(guān)系及通用大模型底座該如何選擇

來(lái)源:清華大學(xué)     編輯:創(chuàng )澤   時(shí)間:2024/2/21   主題:其他 [加盟]

在大模型時(shí)代,AIOps(智能運維)正面臨技術(shù)挑戰,需要整合語(yǔ)言模型與現有小模型工具,實(shí)現更智能的運維決策。

AIOps小模型數量眾多,但通識大模型在運維領(lǐng)域的表現參差不齊,需要解決技術(shù)挑戰,如運維語(yǔ)料不足、結構化數據處理、以及與現有AIOps工具的融合。

大語(yǔ)言模型的模型棧分為L(cháng)1、L2、L3三層,分別對應不同的應用場(chǎng)景和技術(shù)挑戰,如私有部署、多模態(tài)數據處理和知識融合。

運維大語(yǔ)言模型的應用案例包括數字化運維助手、私有文檔問(wèn)答、腳本解讀和數據注釋?zhuān)@些應用旨在提高運維效率和準確性。

運維大語(yǔ)言模型的中長(cháng)期應用定位為從助手到內部專(zhuān)家的角色轉變,通過(guò)智能體和基礎模型編程框架,實(shí)現復雜運維任務(wù)的自動(dòng)化。

報告強調,盡管存在挑戰,但通過(guò)技術(shù)思路和策略,如檢索增強、課程學(xué)習、模型分層等,可以逐步克服這些問(wèn)題,實(shí)現AIOps的廣泛應用。


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