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使用gpt-3用于普通语言事件的根本原因

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Zebrium使用无监督的机器学习来自动找到根本原因。

几周前,Ltheir CTO写了有关利用GPT-3语言模型的新Beta功能的文章 - 使用GPT-3用于日志中的普通语言事件。回顾一下 - 斑马的无监督ML识别事件的根本原因,并生成简洁的报告(通常在5-20个日志事件之间),识别序列中的第一个事件(通常是根本原因),最严重的症状,其他相关事件,相关事件和相关的量度异常。

GPT-3集成使他们能够采取下一步 - 提取根本原因报告以简化自然语言摘要,通过扫描整个Internet发生类似事件的事件,并提取简短的“英语”描述以供用户扫描。

您可以在此处阅读完整的博客文章:https://www.zebrium.com/blog/real-world-examples-of-gpt-3-plain-language-language-ranguage-rangue-rangue-cause-summaries-summaries-zebrium

原文:

Zebrium uses unsupervised machine learning to automatically find root cause.

A few weeks ago, Ltheir CTO, wrote about a new beta feature leveraging the GPT-3 language model - Using GPT-3 for plain language incident root cause from logs. To recap – Zebrium’s unsupervised ML identifies the root cause of incidents and generates concise reports (typically between 5-20 log events) identifying the first event in the sequence (typically the root cause), worst symptom, other associated events and correlated metrics anomalies.

The GPT-3 integration allows them to take the next step – distill root cause reports down to concise natural language summaries by scanning the entire internet for occurrences of a similar incident, and extracting brief “English” descriptions for a user to scan.

You can read the full blog post here: https://www.zebrium.com/blog/real-world-examples-of-gpt-3-plain-language-root-cause-summaries-zebrium

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