#anomaly-detection
Anomaly Detection
Detecting irregularities and duplicate entries in plain-text ledger data
Benchmark AD-LLM: GPT-4o Raggiunge AUROC 0,93+ Zero-Shot per il Rilevamento di Anomalie nel Testo
AD-LLM valuta GPT-4o e Llama 3.1 8B in tre ruoli di rilevamento anomalie — rilevatore zero-shot, amplificatore di dati e selezionatore di modelli — su cinque dataset NLP; GPT-4o raggiunge AUROC 0,93–0,99 zero-shot, ma la selezione del modello basata su LLM rimane inaffidabile, con implicazioni dirette per l'audit finanziario basato su IA.
CausalTAD: Ordinamento Causale delle Colonne per il Rilevamento di Anomalie Tabulari con LLM
CausalTAD migliora il rilevamento di anomalie tabulari basato su LLM riordinando le colonne delle tabelle per rispettare le dipendenze causali prima della serializzazione, aumentando l'AUC-ROC medio da 0,803 a 0,834 rispetto ad AnoLLM su benchmark a tipi misti — con implicazioni dirette per il rilevamento di anomalie in dati strutturati di registri contabili.