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Diese Studie hat zum Ziel, intelligente Überwachungsmodelle für durch große Sprachmodelle (LLMs) veränderte Informationssysteme unter Anwendung genetischer Optimierungstechniken zu entwickeln.

June 17, 2026Open Access

Adaptive Synthese intelligenter Überwachungsmodelle für von LLM-modifizierte Informationssysteme: Ein genetischer Optimierungsansatz

VLVasyl LyashkevychLviv University

Key Points

Diese Studie hat zum Ziel, intelligente Überwachungsmodelle für durch große Sprachmodelle (LLMs) veränderte Informationssysteme unter Anwendung genetischer Optimierungstechniken zu entwickeln.
Ein multi-objektiver, eigenschaftsgetriebener genetischer Ansatz mit tensorbasierter Chromosomenrepräsentation wurde vorgeschlagen.
Die Migration von Oracle zu PostgreSQL wurde als kontrollierte Fallstudie genutzt, um Überwachungs-Konfigurationen zu untersuchen.
Die Auswirkungen architektonischer Änderungen auf die Aufrechterhaltung der funktionalen Äquivalenz während des Abdriftens von Überwachungseigenschaften wurden analysiert.
Es wurde gezeigt, dass die funktionale Äquivalenz aufrechterhalten wird, während sich die Überwachungs-bezogenen Eigenschaften verändern.
Die adaptive architekturaware Überwachung wurde gegenüber traditionellen statischen Einstellungen unterstützt, wodurch die Effizienz des Systems verbessert wurde.

Abstract

Zusammenfassung Diese Studie untersucht die adaptive Synthese intelligenter Überwachung (IM) für Anwendungen, die von großen Sprachmodellen (LLMs) modifiziert wurden. Ein multi-objektiver, eigenschaftsgetriebener genetischer Ansatz mit einem Tensor zur Chromosomenrepräsentation wird vorgeschlagen, um Überwachungs-Konfigurationen unter architektonischen Änderungen zu generieren. Anhand der Migration von Oracle zu PostgreSQL als kontrolliertem Fall zeigt die Studie, dass die funktionale Äquivalenz aufrechterhalten werden kann, während die mit der Überwachung verbundenen Eigenschaften abdriften, was die adaptive architektur-aware Überwachung gegenüber statischen Einstellungen unterstützt.

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