更新两个 LLM 进展

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@@ -114,6 +114,8 @@ AIOps 的论文、演讲、开源库的汇总手册。按照[《企业AIOps实
 
 * 北航发表的 LogQA 论文，利用 [T5 大模型](https://huggingface.co/iarfmoose/t5-base-question-generator)，和手工标记生成的[训练数据](https://github.com/LogQA-dataset/LogQA/tree/main/data)，实现了对日志的自然语言问答：<https://arxiv.org/pdf/2303.11715.pdf>
 * 澳大利亚纽卡斯尔大学开源的 LogPPT 项目，利用 RoBERTa 大模型和 loghub 数据集。最有趣的点是 loghub 数据集中虽然 80G 日志但每类只有 2k 条有标签的。本论文思路正好就反向用 2k 有标签的做 prompt：<https://github.com/LogIntelligence/LogPPT>
+* 香港中文大学发表的 LogDiv 论文，利用 GPT3 大模型，全面超过 LogPPT 的效果。并探讨了 ICL 方法用 5-shot 可能效果最佳：<https://arxiv.org/pdf/2307.09950.pdf>
+* IBM 开源的 BERTOps 项目，利用 BERT 大模型，和一部分人工标记数据，尝试了日志领域的三个分类任务，日志格式分类、黄金信号分类，故障分类(不过这个库就是纯展示，跑不起来，train.sh 里的 pretrain.txt不存在，只给了清洗前的 annotation Excel 文件)：<https://github.com/BertOps/bertops>
 * 浙大/华为开源的 KTeleBERT 项目，综合知识图谱和 BERT 大模型，同时利用产品手册、设备告警日志和 KPI 异常进行通讯领域故障分析：<https://github.com/hackerchenzhuo/KTeleBERT>
 * 微软发表的《Recommending Root-Cause and Mitigation Steps for Cloud Incidents using Large Language Models》论文，通过对微软内部4万个故障数据复盘，研究 GPT 模型对比 BERT 模型是否在故障诊断方面更有优势。大概的结论可以认为是：有优势，但依然没啥用。：<https://arxiv.org/pdf/2301.03797.pdf>