論文の概要: Large Language Model Enhanced Multi-Agent Systems for 6G Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07850v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 02:35:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 16:58:50.816755
• Title: Large Language Model Enhanced Multi-Agent Systems for 6G Communications
• Title（参考訳）: 6g通信のための大規模言語モデル強化マルチエージェントシステム
• Authors: Feibo Jiang, Li Dong, Yubo Peng, Kezhi Wang, Kun Yang, Cunhua Pan, Dusit Niyato, Octavia A. Dobre
• Abstract要約: 本稿では,自然言語を用いたコミュニケーション関連タスクを解くための,カスタマイズされたコミュニケーション知識とツールを備えたマルチエージェントシステムを提案する。 セマンティック通信システムの設計により,提案方式の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.45712802626794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid development of the Large Language Model (LLM) presents huge opportunities for 6G communications, e.g., network optimization and management by allowing users to input task requirements to LLMs by nature language. However, directly applying native LLMs in 6G encounters various challenges, such as a lack of private communication data and knowledge, limited logical reasoning, evaluation, and refinement abilities. Integrating LLMs with the capabilities of retrieval, planning, memory, evaluation and reflection in agents can greatly enhance the potential of LLMs for 6G communications. To this end, we propose a multi-agent system with customized communication knowledge and tools for solving communication related tasks using natural language, comprising three components: (1) Multi-agent Data Retrieval (MDR), which employs the condensate and inference agents to refine and summarize communication knowledge from the knowledge base, expanding the knowledge boundaries of LLMs in 6G communications; (2) Multi-agent Collaborative Planning (MCP), which utilizes multiple planning agents to generate feasible solutions for the communication related task from different perspectives based on the retrieved knowledge; (3) Multi-agent Evaluation and Reflecxion (MER), which utilizes the evaluation agent to assess the solutions, and applies the reflexion agent and refinement agent to provide improvement suggestions for current solutions. Finally, we validate the effectiveness of the proposed multi-agent system by designing a semantic communication system, as a case study of 6G communications.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)の急速な開発は、6G通信(例えば、ネットワーク最適化や管理など)において、ユーザが自然言語でLLMにタスク要求を入力できるようにすることで大きな機会を提供する。 しかし、6G にネイティブ LLM を直接適用することは、プライベートなコミュニケーションデータや知識の欠如、論理的推論の制限、評価、洗練能力など、様々な課題に直面している。 エージェントの検索,計画,メモリ,評価,リフレクションの能力とLLMを統合することで,6G通信におけるLLMの可能性を大幅に向上させることができる。 To this end, we propose a multi-agent system with customized communication knowledge and tools for solving communication related tasks using natural language, comprising three components: (1) Multi-agent Data Retrieval (MDR), which employs the condensate and inference agents to refine and summarize communication knowledge from the knowledge base, expanding the knowledge boundaries of LLMs in 6G communications; (2) Multi-agent Collaborative Planning (MCP), which utilizes multiple planning agents to generate feasible solutions for the communication related task from different perspectives based on the retrieved knowledge; (3) Multi-agent Evaluation and Reflecxion (MER), which utilizes the evaluation agent to assess the solutions, and applies the reflexion agent and refinement agent to provide improvement suggestions for current solutions. 最後に,6g通信を事例として,意味コミュニケーションシステムの設計によるマルチエージェントシステムの有効性を検証する。

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