Все про Anomaly Detection

LLMAIMachine LearningData ScienceFraud DetectionAnalyticsAnomaly Detection

Бенчмарк AD-LLM: GPT-4o досягає 0.93+ AUROC Zero-Shot для виявлення аномалій у тексті

AD-LLM тестує GPT-4o та Llama 3.1 8B у трьох ролях виявлення аномалій — zero-shot детектор, інструмент доповнення даних та радник із вибору моделі — на п’яти наборах даних NLP; GPT-4o досягає AUROC 0,93–0,99 zero-shot, але вибір моделі на основі LLM залишається ненадійним, що має прямі наслідки для ШІ у фінансовому аудиті.

LLMAIMachine LearningFraud DetectionData ScienceAnomaly DetectionBeancount

CausalTAD: Каузальне впорядкування стовпців для виявлення аномалій у табличних даних за допомогою LLM

CausalTAD покращує виявлення аномалій у табличних даних на основі LLM шляхом перевпорядкування стовпців таблиці відповідно до каузальних залежностей перед серіалізацією, підвищуючи середній показник AUC-ROC з 0,803 до 0,834 порівняно з AnoLLM на тестах змішаного типу — з прямими наслідками для виявлення аномалій у структурованих даних бухгалтерських книг.