論文の概要: Large Language Models for Telecom: The Next Big Thing?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10249v1
- Date: Sat, 17 Jun 2023 03:45:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 23:35:56.065877
- Title: Large Language Models for Telecom: The Next Big Thing?
- Title(参考訳): 通信のための大規模言語モデル: 次の大きなこと?
- Authors: Lina Bariah, Qiyang Zhao, Hang Zou, Yu Tian, Faouzi Bader, and
Merouane Debbah
- Abstract要約: 大言語モデル(LLM)は、生成人工知能(GenAI)のサブフィールドである
LLMは、自律的な無線ネットワークの新しい時代を開くことを想定している。
この記事では、LLMをTelecomドメインに統合する機会を広げることを目的としています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.914095944681877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The evolution of generative artificial intelligence (GenAI) constitutes a
turning point in reshaping the future of technology in different aspects.
Wireless networks in particular, with the blooming of self-evolving networks,
represent a rich field for exploiting GenAI and reaping several benefits that
can fundamentally change the way how wireless networks are designed and
operated nowadays. To be specific, large language models (LLMs), a subfield of
GenAI, are envisioned to open up a new era of autonomous wireless networks, in
which a multimodal large model trained over various Telecom data, can be
fine-tuned to perform several downstream tasks, eliminating the need for
dedicated AI models for each task and paving the way for the realization of
artificial general intelligence (AGI)-empowered wireless networks. In this
article, we aim to unfold the opportunities that can be reaped from integrating
LLMs into the Telecom domain. In particular, we aim to put a forward-looking
vision on a new realm of possibilities and applications of LLMs in future
wireless networks, defining directions for designing, training, testing, and
deploying Telecom LLMs, and reveal insights on the associated theoretical and
practical challenges.
- Abstract(参考訳): 生成人工知能(GenAI)の進化は、様々な面でテクノロジーの未来を変える転換点となっている。
特に無線ネットワークは、自己進化型ネットワークの開花とともに、ジェナイを活用し、現在の無線ネットワークの設計や運用方法を根本的に変えるいくつかの利点を享受するためのリッチな分野を表している。
具体的には、GenAIのサブフィールドである大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなTelecomデータで訓練されたマルチモーダルな大規模モデルを細調整して、複数の下流タスクを実行し、タスクごとに専用のAIモデルの必要性を排除し、人工知能(AGI)搭載の無線ネットワークの実現への道を開く、新しい自律無線ネットワークの時代を開くことを想定している。
本稿では,LLMをTelecomドメインに統合することで実現可能な機会を広げる。
特に、将来の無線ネットワークにおけるLLMの可能性と応用の新たな領域を前方視し、Telecom LLMの設計、トレーニング、テスト、デプロイの方向性を定義し、関連する理論的および実践的な課題に関する洞察を明らかにすることを目的としている。
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