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大模型时代的智能运维AIOps--与小模型是关系及通用大模型底座该如何选择

来源:清华大学     编辑:创泽   时间:2024/2/21   主题:其他 [加盟]

在大模型时代,AIOps(智能运维)正面临技术挑战,需要整合语言模型与现有小模型工具,实现更智能的运维决策。

AIOps小模型数量众多,但通识大模型在运维领域的表现参差不齐,需要解决技术挑战,如运维语料不足、结构化数据处理、以及与现有AIOps工具的融合。

大语言模型的模型栈分为L1、L2、L3三层,分别对应不同的应用场景和技术挑战,如私有部署、多模态数据处理和知识融合。

运维大语言模型的应用案例包括数字化运维助手、私有文档问答、脚本解读和数据注释,这些应用旨在提高运维效率和准确性。

运维大语言模型的中长期应用定位为从助手到内部专家的角色转变,通过智能体和基础模型编程框架,实现复杂运维任务的自动化。

报告强调,尽管存在挑战,但通过技术思路和策略,如检索增强、课程学习、模型分层等,可以逐步克服这些问题,实现AIOps的广泛应用。


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