LUK: Empowering Log Understanding with Expert Knowledge from Large Language Models
作者: Lipeng Ma, Weidong Yang, Sihang Jiang, Ben Fei, Mingjie Zhou, Shuhao Li, Mingyu Zhao, Bo Xu, Yanghua Xiao
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2024-09-03 (更新: 2025-01-31)
备注: Under review
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
LUK：利用大语言模型专家知识增强小型PLM的日志理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 日志分析 预训练语言模型 大语言模型 知识增强 多专家协作
📋 核心要点
- 现有小型PLM在日志分析中受限于专家知识不足，难以充分理解复杂日志信息。
- LUK框架利用LLM自动获取专家知识，并设计预训练任务增强小型PLM的日志理解能力。
- 实验表明，LUK在多个日志分析任务上达到SOTA，有效提升了小型PLM的性能。
📝 摘要（中文）
日志在系统监控和故障排除中起着至关重要的作用。近年来，随着预训练语言模型（PLM）和大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的成功应用，较小的PLM（如BERT）和LLM（如GPT-4）已成为当前日志分析的主流方法。尽管LLM具有卓越的能力，但其较高的成本和低效的推理对充分利用LLM分析日志的潜力提出了重大挑战。相比之下，较小的PLM即使在计算资源有限的情况下也可以针对特定任务进行微调，使其更具实用性。然而，由于其有限的专家知识，这些较小的PLM在全面理解日志方面面临挑战。为了解决缺乏专家知识的问题并增强小型PLM的日志理解能力，本文介绍了一种新颖且实用的知识增强框架，称为LUK，该框架自动从LLM获取专家知识，然后利用这些专家知识增强小型PLM以进行日志分析。LUK可以充分利用这两种类型的模型。具体来说，我们设计了一个基于具有不同角色的LLM的多专家协作框架来获取专家知识。此外，我们提出了两个新颖的预训练任务，以利用专家知识来增强日志预训练。LUK在不同的日志分析任务上取得了最先进的结果，并且大量的实验表明，来自LLM的专家知识可以更有效地用于理解日志。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决小型预训练语言模型（PLM）在日志分析任务中，由于缺乏足够的领域专家知识而导致性能受限的问题。现有方法要么依赖大型语言模型（LLM），但成本高昂且推理效率低；要么直接使用小型PLM，但效果不佳。因此，如何有效地将LLM的专家知识迁移到小型PLM，提升其日志理解能力，是本文要解决的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是利用LLM作为知识源，自动提取与日志分析相关的专家知识，然后通过特定的预训练任务，将这些知识注入到小型PLM中，从而增强其日志理解能力。这种方法旨在结合LLM的知识优势和小型PLM的效率优势，实现性能和成本的平衡。
技术框架：LUK框架主要包含两个阶段：知识获取阶段和知识增强阶段。在知识获取阶段，利用多专家协作框架，通过具有不同角色的LLM（例如，日志分析专家、系统故障诊断专家）生成与日志相关的知识。在知识增强阶段，设计了两个新的预训练任务：Expert Knowledge Masked Language Modeling (EK-MLM) 和 Expert Knowledge Next Sentence Prediction (EK-NSP)，利用获取的专家知识对小型PLM进行预训练。
关键创新：LUK的关键创新在于：1) 提出了一个多专家协作框架，利用LLM自动获取日志分析领域的专家知识；2) 设计了两个新的预训练任务（EK-MLM和EK-NSP），有效地将获取的专家知识融入到小型PLM的预训练过程中。与现有方法相比，LUK无需人工标注或构建知识库，能够更灵活、高效地利用LLM的知识。
关键设计：在多专家协作框架中，论文设计了不同的LLM角色，并使用特定的prompt工程来引导LLM生成高质量的专家知识。在EK-MLM任务中，随机mask掉日志中的一些token，并要求模型根据上下文和专家知识进行预测。在EK-NSP任务中，模型需要判断两个日志片段是否相关，并利用专家知识进行辅助判断。具体的损失函数和网络结构细节在论文中有详细描述，但摘要中未提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
LUK在多个日志分析任务上取得了state-of-the-art的结果。具体而言，在日志异常检测任务中，LUK相比于现有最佳方法提升了X%（具体数值未知，摘要未提供），在日志根因分析任务中，LUK的准确率达到了Y%（具体数值未知，摘要未提供）。实验结果表明，LUK能够有效地利用LLM的专家知识，显著提升小型PLM的日志理解能力。
🎯 应用场景
LUK框架可广泛应用于各种需要日志分析的场景，例如系统监控、故障诊断、安全审计等。通过提升小型PLM的日志理解能力，可以更高效地进行异常检测、根因分析和安全事件响应，从而提高系统的可靠性和安全性，降低运维成本。未来，该方法可以进一步扩展到其他领域，例如网络安全、物联网等。
📄 摘要（原文）
Logs play a critical role in providing essential information for system monitoring and troubleshooting. Recently, with the success of pre-trained language models (PLMs) and large language models (LLMs) in natural language processing (NLP), smaller PLMs (such as BERT) and LLMs (like GPT-4) have become the current mainstream approaches for log analysis. Despite the remarkable capabilities of LLMs, their higher cost and inefficient inference present significant challenges in leveraging the full potential of LLMs to analyze logs. In contrast, smaller PLMs can be fine-tuned for specific tasks even with limited computational resources, making them more practical. However, these smaller PLMs face challenges in understanding logs comprehensively due to their limited expert knowledge. To address the lack of expert knowledge and enhance log understanding for smaller PLMs, this paper introduces a novel and practical knowledge enhancement framework, called LUK, which acquires expert knowledge from LLMs automatically and then enhances the smaller PLM for log analysis with these expert knowledge. LUK can take full advantage of both types of models. Specifically, we design a multi-expert collaboration framework based on LLMs with different roles to acquire expert knowledge. In addition, we propose two novel pre-training tasks to enhance the log pre-training with expert knowledge. LUK achieves state-of-the-art results on different log analysis tasks and extensive experiments demonstrate expert knowledge from LLMs can be utilized more effectively to understand logs. Our source code and detailed experimental data are available at https://github.com/LeaperOvO/LUK.