論文の概要: Enhancing Network Management Using Code Generated by Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06261v1
• Date: Fri, 11 Aug 2023 17:49:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 13:16:11.344971
• Title: Enhancing Network Management Using Code Generated by Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるコード生成によるネットワーク管理の強化
• Authors: Sathiya Kumaran Mani, Yajie Zhou, Kevin Hsieh, Santiago Segarra, Ranveer Chandra, and Srikanth Kandula
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて自然言語クエリからタスク固有コードを生成することにより,自然言語ベースのネットワーク管理エクスペリエンスを促進する新しいアプローチを提案する。 この方法は、ネットワークオペレーターが生成されたコードを検査できるようにすることで、説明可能性、スケーラビリティ、プライバシの課題に取り組む。 ベンチマークアプリケーションを用いてプロトタイプシステムを設計,評価し,高い精度,コスト効率,さらなる拡張の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.557254786007325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Analyzing network topologies and communication graphs plays a crucial role in contemporary network management. However, the absence of a cohesive approach leads to a challenging learning curve, heightened errors, and inefficiencies. In this paper, we introduce a novel approach to facilitate a natural-language-based network management experience, utilizing large language models (LLMs) to generate task-specific code from natural language queries. This method tackles the challenges of explainability, scalability, and privacy by allowing network operators to inspect the generated code, eliminating the need to share network data with LLMs, and concentrating on application-specific requests combined with general program synthesis techniques. We design and evaluate a prototype system using benchmark applications, showcasing high accuracy, cost-effectiveness, and the potential for further enhancements using complementary program synthesis techniques.
• Abstract（参考訳）: ネットワークトポロジと通信グラフの分析は、現代のネットワーク管理において重要な役割を果たす。 しかし、結束的なアプローチがないことは、困難な学習曲線、エラーの増大、非効率につながる。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて自然言語クエリからタスク固有コードを生成することにより,自然言語ベースのネットワーク管理エクスペリエンスを促進する新しいアプローチを提案する。 この方法は、ネットワークオペレーターが生成されたコードを検査し、LLMとネットワークデータを共有する必要をなくし、一般的なプログラム合成技術と組み合わせてアプリケーション固有の要求に集中することにより、説明可能性、スケーラビリティ、プライバシの課題に取り組む。 ベンチマークアプリケーションを用いたプロトタイプシステムの設計と評価を行い, プログラム合成手法を用いて, 精度, コスト効率, さらなる拡張の可能性を示した。

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