麻省理工学院的研究人员开发了一种名为 SigLLM 的框架,利用大型语言模型 (LLM) 检测时间序列数据中的异常。该框架将时间序列数据转换为基于文本的输入,LLM 可以处理这些输入并识别异常值。研究发现,LLM 在异常检测方面可以与其他人工智能方法相媲美,并且不需要训练或微调,可以直接部署使用。