#anomaly-detection
Anomaly Detection
Detecting irregularities and duplicate entries in plain-text ledger data
Benchmark AD-LLM : GPT-4o atteint un AUROC de 0,93+ en Zero-Shot pour la détection d'anomalies textuelles
AD-LLM compare GPT-4o et Llama 3.1 8B sur trois rôles de détection d'anomalies — détecteur zero-shot, moteur d'augmentation de données et conseiller en sélection de modèle — sur cinq jeux de données NLP ; GPT-4o atteint un AUROC de 0,93–0,99 en zero-shot, mais la sélection de modèle basée sur les LLM reste peu fiable, avec des implications directes pour l'IA d'audit financier.
CausalTAD : Ordonnancement causal des colonnes pour la détection d'anomalies tabulaires par LLM
CausalTAD améliore la détection d'anomalies tabulaires basée sur les LLM en réordonnant les colonnes du tableau pour respecter les dépendances causales avant la sérialisation, faisant passer l'AUC-ROC moyenne de 0,803 à 0,834 par rapport à AnoLLM sur des benchmarks de types mixtes — avec des implications directes pour la détection d'anomalies dans les données de grand livre structurées.