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[Paper] 小型语言模型与小型推理语言模型在系统日志严重性分类上的基准评估

发布: (2026年1月13日 GMT+8 02:02)
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原文: arXiv

Source: arXiv - 2601.07790v1

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Overview

系统日志是现代基础设施的神经系统，但其庞大的数量使得人工分析变得不可能。本文将 log‑severity classification 视为 benchmark，而非最终产品，以衡量小型语言模型（SLMs）和小型推理语言模型（SRLMs）对运行时日志的实际理解程度。作者使用来自生产 Linux 服务器的真实 journalctl 数据，比较了九种紧凑模型在 zero‑shot、few‑shot 和检索增强生成（RAG）提示下的表现，揭示哪些架构真正适合在数字孪生（DT）和根因分析流水线中进行设备端或边缘部署。

关键贡献

  • 基准设计： 引入了一个现实的严重性分类基准，侧重于日志理解能力，而不是仅依赖元数据。
  • 全面评估： 在生产级日志数据集上，对九种 SLM/SRLM 在三种提示模式（零样本、少样本、RAG）进行测试。
  • 性能分层： 表明检索增强提示可以显著提升小模型的表现（例如 Qwen3‑0.6B 达到 88 % 准确率），而某些 SRLM 在使用 RAG 时实际上会下降。
  • 效率剖析： 提供每条日志的推理延迟测量，突出满足实时约束（< 1.2 s）的模型与不满足的模型（例如 Phi‑4‑Mini‑Reasoning > 200 s）。
  • 设计洞察： 将模型架构、训练目标和检索集成这三因素与观察到的准确率和速度关联，提供构建可部署日志分析模型的路线图。

方法论

  1. 数据集： 从线上 Linux 服务器的 journalctl 收集了约 20 万条日志条目，每条日志都标注了原始的严重程度级别（例如 INFO、WARN、ERROR）。
  2. 模型： 选取了九个开源模型，参数规模从 0.6 B 到 4 B 不等，涵盖 Gemma、Llama、Qwen、DeepSeek 和 Phi 系列的变体。对 “普通” SLM 与 “推理增强” SRLM 两类模型均进行了评估。
  3. 提示策略：
    • Zero‑shot（零样本）： 模型仅接收原始日志行并请求输出其严重程度。
    • Few‑shot（少样本）： 在提示中附加少量日志‑严重程度示例对。
    • RAG（检索增强生成）： 查询外部日志嵌入向量库，取出 top‑k 相似日志及其严重程度并注入提示，为模型提供额外上下文。
  4. 指标： 准确率（主要指标）、推理延迟（每条日志的秒数）和内存占用。实验在单块 A100 GPU 上进行，以保持硬件条件一致。
  5. 分析： 对比不同提示方案下的准确率提升，并将其与延迟关联，评估实时使用的可行性。

结果与发现

Model (Params)PromptingAccuracyAvg. Latency (s)
Qwen3‑4BRAG95.64 %1.08
Gemma3‑1BRAG85.28 %0.94
Gemma3‑1BFew‑shot20.25 %0.92
Qwen3‑0.6BRAG88.12 %0.87
Qwen3‑0.6BZero‑shot45.03 %0.86
Qwen3‑1.7B (SRLM)RAG62.41 %1.15
DeepSeek‑R1‑Distill‑Qwen‑1.5B (SRLM)RAG58.77 %1.22
Phi‑4‑Mini‑ReasoningRAG<10 %228.4

要点

  • RAG 是紧凑模型的游戏规则改变者：0.6 B 的 Qwen 准确率从约 45 % 提升至 >88 %。
  • 面向推理的 SRLM 并不会自动受益于检索；有些甚至出现回退，表明它们的训练目标与严重性标签的严格“单标记”输出格式不匹配。
  • 延迟很重要：大多数 Gemma 和 Llama 变体的每条日志处理时间保持在 1.2 秒以下，适用于实时 DT 流水线，而 Phi‑4‑Mini‑Reasoning 的速度则不切实际。

实际意义

  • Edge/On‑Device 监控： 像 Qwen3‑0.6B 这样的小模型可以部署到低功耗设备（例如 IoT 网关），并在配合轻量检索索引时仍能实现接近最先进水平的严重性检测。
  • 数字孪生集成： 实时严重性分类可以向数字孪生（DT）仿真提供准确的故障信号，从而实现主动根因分析（RCA）和自动化修复。
  • 成本效益运营： 组织可以用开源 SLM 替代重量级 LLM API，降低云推理费用，同时保持 >90 % 的分类质量。
  • 工具蓝图： 此处演示的 RAG 流水线（向量库 + 提示注入）可重新用于其他日志分析任务——异常检测、日志摘要或根因建议——无需重新训练基础模型。
  • 模型选择指南： 在为日志中心工作负载挑选模型时，优先考虑 (1) 参数量小且具备强检索支持，(2) 推理速度快（< 1 s），以及 (3) 训练目标与受限输出格式相匹配。

限制与未来工作

  • 数据集范围： 基准使用来自特定 Linux 发行版和工作负载的日志；跨操作系统或云原生日志格式可能会出现不同的挑战。
  • 严格的输出约束： 严重性标签是单个标记；若扩展为更丰富的输出（例如多标签标注或自然语言解释），可能会改变 SRLM 的相对性能。
  • 检索开销未完全计入： 延迟测量未包括查询向量库的时间；在实际生产中，索引和检索成本可能影响端到端延迟。
  • 模型多样性： 仅评估了九个模型；更新的开源 SLM（例如 Mistral‑7B、LLaMA‑3）可能会改变性能格局。
  • 未来方向： 作者建议将基准扩展到多模态日志（例如将 syslog 与指标结合），探索在特定领域日志语料上进行微调，并开发在相关性与延迟之间取得平衡的自适应检索策略。

作者

  • Yahya Masri
  • Emily Ma
  • Zifu Wang
  • Joseph Rogers
  • Chaowei Yang

论文信息

  • arXiv ID: 2601.07790v1
  • 分类: cs.AI
  • 发布时间: 2026年1月12日
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