論文の概要: PACE: A Pragmatic Agent for Enhancing Communication Efficiency Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01750v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 06:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-11 16:04:15.945628
• Title: PACE: A Pragmatic Agent for Enhancing Communication Efficiency Using Large Language Models
• Title（参考訳）: PACE:大規模言語モデルを用いた通信効率向上のための実用的エージェント
• Authors: Jiaxuan Li and Minxi Yang and Dahua Gao and Wenlong Xu and Guangming Shi
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたPACE(Pragmatic Agent for Communication efficiency)に基づく画像実用的コミュニケーションフレームワークを提案する。 PACEは、意味認識、意図分解、意図指向コーディングを順次実行する。 実験的な検証のために,画像の実用的コミュニケーションデータセットとそれに対応する評価基準を構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.016842120305892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current communication technologies face limitations in terms of theoretical capacity, spectrum availability, and power resources. Pragmatic communication, leveraging terminal intelligence for selective data transmission, offers resource conservation. Existing research lacks universal intention resolution tools, limiting applicability to specific tasks. This paper proposes an image pragmatic communication framework based on a Pragmatic Agent for Communication Efficiency (PACE) using Large Language Models (LLM). In this framework, PACE sequentially performs semantic perception, intention resolution, and intention-oriented coding. To ensure the effective utilization of LLM in communication, a knowledge base is designed to supplement the necessary knowledge, dedicated prompts are introduced to facilitate understanding of pragmatic communication scenarios and task requirements, and a chain of thought is designed to assist in making reasonable trade-offs between transmission efficiency and cost. For experimental validation, this paper constructs an image pragmatic communication dataset along with corresponding evaluation standards. Simulation results indicate that the proposed method outperforms traditional and non-LLM-based pragmatic communication in terms of transmission efficiency.
• Abstract（参考訳）: 現在の通信技術は、理論的能力、スペクトル可用性、電力資源の制限に直面している。 選択的データ伝送に端末インテリジェンスを活用する実用的コミュニケーションは、資源保護を提供する。 既存の研究には普遍的な目的解決ツールがなく、特定のタスクに適用性に制限がある。 本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたPACE(Pragmatic Agent for Communication efficiency)に基づく画像実用的コミュニケーションフレームワークを提案する。 このフレームワークでは、PACEは意味認識、意図分解、意図指向コーディングを順次実行する。 通信におけるllmの有効利用を確保するため、必要な知識を補完する知識ベースを設計、実用的コミュニケーションシナリオやタスク要件の理解を容易にする専用のプロンプトを導入し、伝送効率とコストの間の合理的なトレードオフを実現するための思考連鎖をデザインする。 実験的な検証のために,画像実用的通信データセットとそれに対応する評価基準を構築した。 シミュレーションの結果,提案手法は従来型および非LLM方式の実用的コミュニケーションを伝送効率で上回ることがわかった。

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