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演讲简介
日志是运维领域中十分重要且广泛存在的一种数据模态；然而，对日志进行精准处理分析一直以来都是一个艰难的问题，日志难以被高效利用以协助运维。当前，随着大语言模型的发展，这个情况得以改变。受益于大语言模型强大的语义理解能力，许多过去富有挑战的日志处理分析任务变得可行；例如，大语言模型的上下文学习能力能让高精度、自动化、端到端地为业务代码生成日志埋点成为了可能；大模型参数高效的微调技术也使日志解析问题基本被攻克。本报告将着力于讨论传统日志分析所面临的局限、当前大语言模型技术再日志分析领域的应用、以及大模型技术影响下日志分析领域的未来。
关于讲者
贺品嘉，香港中文大学（深圳）助理教授，校长青年学者，国家青年人才计划获得者；他专注于软件可靠性、软件测试、智能运维研究，近年来在ICSE, FSE, CSUR等会议期刊发表学术论文40余篇，获得ISSRE最有影响力论文奖，IEEE开源软件服务奖，谷歌学术引用超3800次。他主导开发了业界知名的自动化日志分析开源项目LogPAI，是期刊TOSEM的副主编和ICSE、FSE等会议的程序委员会成员。
