网络智能化/通信AI 大模型论文-电信大语言模型：下一件大事？-Large Language Models for Telecom: The Next Big Thing?

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原创 2024-03-20 15:17:26 821 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

通信行业语言大模型技术和应用研究同时，大模型技术还可以实现知识沉淀、知识管理、知识提取和知识生产的能力，为员工提供自动存储、检索和生成网络专业知识的服务，大幅提升网络业务条线复杂度较高的智力密集型工作质效，形成人机协同的工作模式。网络运维管理人员可通过大模型知识引擎以人机交互的方式，无须关注底层设备的具体配置和操作，只需要指定网络的目标和目的，便可自动生成适配不同设备厂商的南向网络配置报文，轻松实现网络业务动态配置开通或一键生成网元配置模板，并通过与网管系统的集成实现自动配置激活。没有最好的模型，只有面向应用场景最合适的模型。阅读详情

Large Language Models for Telecom: The Next Big Thing?

面向电信的大型语言模型：下一件大事？

https://arxiv.org/abs/2306.10249v1

摘要

生成人工智能（GenAI）的演变构成了在不同方面重塑技术未来的转折点。特别是无线网络，随着自进化网络的蓬勃发展，代表了利用GenAI的丰富领域，并获得了一些好处，这些好处可以从根本上改变当今无线网络的设计和运营方式。具体来说，GenAI的一个子领域大型语言模型（LLM）被设想为开创自主无线网络的新时代，其中在各种电信数据上训练的多模态大型模型可以被微调以执行多个下游任务，从而消除了对每个任务的专用AI模型的需求，并为实现人工通用智能（AGI）授权的无线网络铺平了道路。在这篇文章中，我们的目标是展开的机会，可以从集成LLM到电信领域。特别是，我们的目标是把一个前瞻性的愿景，在未来的无线网络的可能性和应用的LLM的新领域，定义方向的设计，培训，测试和部署电信LLM，并揭示了相关的理论和实践挑战的见解

无线LLM：

LLM有望实现无线通信和传感中的多项任务（图1）。例如，对无线电信号进行预训练的LLM可以潜在地执行信道估计、波束成形、功率分配、调制和编码等。此外，多模态LLM可以将无线电信号与图像、点云或声音相关联，这可以增强环境重建、定位和人体姿态估计等许多应用

LLM无线：

作为未来配备LLM的网络设备，6G网络应该通过新的通信模式来增强集体智能。无线网络将从基于数据和模型转向基于知识和推理。在这样做的过程中，多个ondevice LLM可以相互作用，以有限的资源和能量完成复杂的任务

虽然几种现有的基础模型利用了不同类型的数据模式，包括文本、图像和视频，但由于此类数据集的大小相对有限，通常领域特定的数据难以与LLM结合。

因此，这些数据集用于微调目的，以便将模型适应特定领域。

由于涉及范围广泛的无线数据，电信数据的获取和集成在LLM中尤其具有挑战性，这些数据与前面提到的数据模式具有不同的性质和特征。

除了电信语料库，它还包括射频测量、地理数据、图像、视频和声音信号。

结论

在本文中，我们探讨了LLM如何成为设计、配置和操作未来无线网络的重要工具。特别是，我们确定了在无线网络中使用LLM时可以获得的传感和通信方面的关键机会，并概述了无线网络在使机器能够使用LLM进行通信方面的作用。此外，我们通过LLM为AGI开发的无相关网络的发展奠定了基础，为自进化网络的成功实现铺平了道路。我们最终为未来的研究方向开辟了新的视野，这些研究方向需要进一步研究，以实现电信LLM的真实愿景。