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徐波 东华大学副教授
东华大学计算机学院信息技术系副系主任，复旦大学知识工场实验室副主任，智能运维方向负责人。入选“上海市青年科技英才扬帆计划”。研究成果发表在IJCAI、ICDE、ICSE、ISSRE、ICWS、CIKM、COLING等国际会议上，曾获中国数据库学术会议（NDBC 2014）优秀论文奖。主持及参与国家重点研发计划、国家自然科学基金等科研项目10余项。
论文分享：
KnowLog: Knowledge Enhanced Pre-trained Language Model for Log Understanding（ICSE 2024）
KnowLog:基于知识增强的日志预训练语言模型
本文根据东华大学副教授徐波老师在2023 CCF国际AIOps挑战赛决赛暨“大模型时代的AIOps”研讨会闪电论文分享环节上的演讲整理成文。
今天分享的主题是“懂运维语言的小模型”。从今天上午的汇报来看，小模型依然很重要。即使大家都在做多智能体的协同，但是他们的底座智能体还是在用小模型来做，这可能是考虑到成本和质量的问题。此次报告将从4个方面进行分享。
众所周知，日志在运维系统中占据非常大的比重，日志分析是一个非常重要的工作，每分钟都会有几十万上百万的日志产生，这个时候用大模型肯定是不行的。而以前的小模型，针对不同的任务，设计不同的框架去单独解决，缺乏一个统一的处理框架。
而在NLP领域，“预训练+微调”已经成为了自然语言处理的统一范式。那么能不能把这种自然语言的统一范式应用到日志里面，构建日志的预训练模型呢？
我们把这种类似BERT的预训练语言模型放到日志里面去，发现其实它并不是很work，原因是什么？分析结论是，自然语言中的高频词和在日志中使用的高频词其实是不一样的。这里就会产生三个具体挑战：
第一，通用的预训练语言模型不理解日志中的特定术语，比如OSPF或者SYSLOG等等，这些领域的特定缩写经过Bert编码后会被变成unknown，这就会非常影响后续的处理。
第二，从整体来讲，通用的预训练语言模型不理解日志到底在说什么，就像给非专业人士看日志文档，事实上也是看不懂的。
第三，不同厂商描述同一个日志打的Log也是不一样的。
针对这三个挑战，我们受专家解决问题的思路启发提出了知识增强的方案，会去从领域手册里查询补全知识。
如果局部知识不懂，就看缩略词表，把局部知识补全。如果是全局知识不懂，就看全局知识描述的文档。基于以上，我们提出了知识增强的日志预训练模型的框架，该框架主要分为三部分：
第一，如何把局部知识灌到大模型里，这里设计了缩略词预测任务，把缩略词遮住之后让大模型复原，如果它知道是缩略词，就认为模型已经理解缩略词。
第二，针对全局知识的增强，建立日志模板和日志描述的对应关系。
最后，为了支持不同厂商的日志？使用了对比学习的思路，通过构造各种的数据增强方式，去对同一个日志做不同表达，使其能够满足不同的表示方法。
基于这个方法，我们构造了很多的实验，从华为、思科、华三等一些厂家提取日志模板。注意这里做了一个改进，就是我们没有去理解日志，而是去理解日志模板，因为日志很多，但是模板并不多。我们这边拿了10万条的日志模板，然后构造了一些下游任务，从而得到了几个结论：
首先，通过知识增强的日志预训练模型确实显著优于通用预训练模型。
然后，在低资源场景下实验，这个实验很实用，因为企业内部的数据并不是太多，通过实验可以看出，把整个的训练集砍掉了一半，甚至只保留30%，模型下降的程度并不高，而通用模型的下降幅度就比较大。
另外，在跨厂商迁移方面，我们用华为的日志训练完应用到华三日志上面，或者用华三日志训练完去用到思科日志上面，发现都有非常好的效果。
同时，通过可视化展开可以看到，在没有做知识增强之前，原始日志和它的描述其实是红点和绿点区分得非常开，但通过了我们的知识增强对齐之后，把日志和它的描述对应的比较紧密了。
总结一下，我们事实上是提了一个基于领域知识增强的框架。目前这一版的缺陷就是必须先有文档，才能做日志理解。后续还有工作就是不需要有文档，直接用ChatGPT生成。通过实验我们发现用ChatGPT，只要精心设计提示词，规范好生成结果，它也是能达到跟日志文档一样甚至更好的效果。
以上就是我的分享内容，谢谢大家。
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