論文の概要: Large Multi-Modal Models (LMMs) as Universal Foundation Models for AI-Native Wireless Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01748v2
• Date: Wed, 7 Feb 2024 17:55:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 18:43:59.450915
• Title: Large Multi-Modal Models (LMMs) as Universal Foundation Models for AI-Native Wireless Systems
• Title（参考訳）: AI-Native Wireless SystemsのためのUniversal Foundation ModelとしてのLMM
• Authors: Shengzhe Xu, Christo Kurisummoottil Thomas, Omar Hashash, Nikhil Muralidhar, Walid Saad, Naren Ramakrishnan
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) と基礎モデルは6Gシステムのゲームチェンジャーとして最近注目されている。 本稿では,人工知能(AI)ネイティブネットワークの展開に適したユニバーサルファンデーションモデルを設計するための包括的ビジョンを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.41621687431203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) and foundation models have been recently touted as a game-changer for 6G systems. However, recent efforts on LLMs for wireless networks are limited to a direct application of existing language models that were designed for natural language processing (NLP) applications. To address this challenge and create wireless-centric foundation models, this paper presents a comprehensive vision on how to design universal foundation models that are tailored towards the deployment of artificial intelligence (AI)-native networks. Diverging from NLP-based foundation models, the proposed framework promotes the design of large multi-modal models (LMMs) fostered by three key capabilities: 1) processing of multi-modal sensing data, 2) grounding of physical symbol representations in real-world wireless systems using causal reasoning and retrieval-augmented generation (RAG), and 3) enabling instructibility from the wireless environment feedback to facilitate dynamic network adaptation thanks to logical and mathematical reasoning facilitated by neuro-symbolic AI. In essence, these properties enable the proposed LMM framework to build universal capabilities that cater to various cross-layer networking tasks and alignment of intents across different domains. Preliminary results from experimental evaluation demonstrate the efficacy of grounding using RAG in LMMs, and showcase the alignment of LMMs with wireless system designs. Furthermore, the enhanced rationale exhibited in the responses to mathematical questions by LMMs, compared to vanilla LLMs, demonstrates the logical and mathematical reasoning capabilities inherent in LMMs. Building on those results, we present a sequel of open questions and challenges for LMMs. We then conclude with a set of recommendations that ignite the path towards LMM-empowered AI-native systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) と基礎モデルは6Gシステムのゲームチェンジャーとして最近注目されている。 しかし、近年の無線ネットワーク用LLMの取り組みは、自然言語処理(NLP)アプリケーション用に設計された既存の言語モデルの直接的な応用に限られている。 この課題に対処し、無線中心の基盤モデルを作成するために、人工知能(AI)ネイティブネットワークの展開に適したユニバーサル基盤モデルを設計するための包括的なビジョンを示す。 NLPベースの基礎モデルから切り離され,提案するフレームワークは,3つの重要な機能を持つ大規模マルチモーダルモデル(LMM)の設計を促進する。 1)マルチモーダルセンシングデータの処理 2)因果推論と検索型生成(rag)を用いた実世界の無線システムにおける物理的シンボル表現の接地 3) ニューロシンボリックaiによる論理的・数学的推論による動的ネットワーク適応のための無線環境フィードバックからの操作性の実現。 本質的に、これらの特性により、提案されたLMMフレームワークは、様々な層間ネットワークタスクと異なるドメイン間のインテントのアライメントに対応する普遍的な機能を構築することができる。 実験結果から, LMMにおけるRAGを用いたグラウンドディングの有効性を示すとともに, LMMと無線システム設計との整合性を示す。 さらに、lmmsによる数学的問題に対する反応において、バニラllmと比較して示された拡張論理は、lmmに固有の論理的および数学的推論能力を示す。 これらの結果に基づいて,LMMに対するオープンな質問と課題の続編を提示する。 そして、LMMを利用したAIネイティブシステムへの道のりを照らす一連のレコメンデーションで締めくくります。

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