論文の概要: Large Language Models meet Network Slicing Management and Orchestration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13721v1
- Date: Wed, 20 Mar 2024 16:29:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 16:18:41.902071
- Title: Large Language Models meet Network Slicing Management and Orchestration
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルとネットワークスライシング管理とオーケストレーション
- Authors: Abdulhalim Dandoush, Viswanath Kumarskandpriya, Mueen Uddin, Usman Khalil,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) とマルチエージェントシステムを利用したネットワークスライシングの今後の展望を提案する。
このフレームワークの実装に伴う課題と、それを緩和する潜在的なソリューションについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3644165342767221
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Network slicing, a cornerstone technology for future networks, enables the creation of customized virtual networks on a shared physical infrastructure. This fosters innovation and agility by providing dedicated resources tailored to specific applications. However, current orchestration and management approaches face limitations in handling the complexity of new service demands within multi-administrative domain environments. This paper proposes a future vision for network slicing powered by Large Language Models (LLMs) and multi-agent systems, offering a framework that can be integrated with existing Management and Orchestration (MANO) frameworks. This framework leverages LLMs to translate user intent into technical requirements, map network functions to infrastructure, and manage the entire slice lifecycle, while multi-agent systems facilitate collaboration across different administrative domains. We also discuss the challenges associated with implementing this framework and potential solutions to mitigate them.
- Abstract（参考訳）: 将来のネットワークのための基盤技術であるネットワークスライシングは、共有物理インフラ上でカスタマイズされた仮想ネットワークを作成することができる。
これにより、特定のアプリケーションに適した専用のリソースを提供することで、イノベーションとアジリティを促進する。
しかし、現在のオーケストレーションと管理のアプローチは、複数の管理ドメイン環境における新しいサービス要求の複雑さに対処する際の制限に直面しています。
本稿では,LLM(Large Language Models)とマルチエージェントシステムを活用したネットワークスライシングの今後の展望を提案し,既存のManagement and Orchestration(MANO)フレームワークと統合可能なフレームワークを提供する。
このフレームワークはLLMを活用して、ユーザの意図を技術的要件に翻訳し、ネットワーク機能をインフラストラクチャにマップし、スライスライフサイクル全体を管理する。
また、このフレームワークの実装に伴う課題と、それらを緩和する潜在的なソリューションについても論じる。
関連論文リスト
- RAILS: Risk-Aware Iterated Local Search for Joint SLA Decomposition and Service Provider Management in Multi-Domain Networks [0.0]
5G技術はモバイルネットワークをマルチサービス環境に変え、多様なサービスレベル合意(SLA)を満たすために効率的なネットワークスライシングを必要とした。
本稿では,リスク・アウェア・イテレーテッド・ローカル・サーチ(RAILS, Risk-Aware Iterated Local Search)を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-10T17:00:32Z) - A Survey on Large Language Models for Communication, Network, and Service Management: Application Insights, Challenges, and Future Directions [37.427638898804055]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおける非並列性のため、大きな注目を集めている。
本研究では,モバイルネットワークや関連技術,車両ネットワーク,クラウドネットワーク,フォグ/エッジネットワークなど,さまざまな通信ネットワークドメインを対象としたLCMの統合について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-16T20:01:36Z) - NetOrchLLM: Mastering Wireless Network Orchestration with Large Language Models [11.015852090523229]
大規模言語モデル(LLM)は、洗練された自然言語理解機能を活用することで、様々な領域に革命をもたらした。
本稿では、様々な無線固有モデルをシームレスにオーケストレーションする無線ネットワークORCHestrator LLMフレームワークであるNetORCHLLMを提案する。
アプローチの実用性を示す包括的なフレームワークが導入された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-13T12:48:15Z) - AI-Native Multi-Access Future Networks -- The REASON Architecture [4.323505243954935]
REASONプロジェクトは、E2Eサービスオーケストレーション、サステナビリティ、セキュリティ、信頼管理など、将来のネットワークデプロイメントにおける技術的な課題に対処することを目的としている。
本稿では,REASONのアーキテクチャと今後のネットワークに対する要件について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-11T11:10:39Z) - On the Multi-turn Instruction Following for Conversational Web Agents [83.51251174629084]
本稿では,ユーザと環境の両方で複数回にまたがる高度なインタラクションを必要とする,対話型Webナビゲーションの新たなタスクを紹介する。
本稿では,メモリ利用と自己回帰技術を用いた自己反射型メモリ拡張計画(Self-MAP)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T02:18:12Z) - When Large Language Model Agents Meet 6G Networks: Perception,
Grounding, and Alignment [100.58938424441027]
モバイル端末とエッジサーバの協調を利用した6GネットワークにおけるAIエージェントの分割学習システムを提案する。
提案システムでは,LLMのための新しいモデルキャッシングアルゴリズムを導入し,コンテキストにおけるモデル利用を改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-15T15:20:59Z) - Enhancing Network Slicing Architectures with Machine Learning, Security,
Sustainability and Experimental Networks Integration [0.21200026734831154]
NS(Network Slicing)は5Gネットワークコンピューティング戦略において広く使われている技術である。
NSは6Gの未来的かつ高要求のアプリケーションのための主要なイネーブラーの1つとして予見されている。
NSアーキテクチャの提案は通常、共通性のある特定のドメインセットのニーズを満たす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-18T11:22:31Z) - HiNet: Novel Multi-Scenario & Multi-Task Learning with Hierarchical Information Extraction [50.40732146978222]
マルチシナリオとマルチタスク学習は、産業アプリケーションにおける多くのレコメンデーションシステムに広く応用されている。
階層型情報抽出ネットワーク(HiNet)を提案する。
HiNetは、新しい最先端のパフォーマンスを実現し、既存のソリューションを大幅に上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-10T17:24:41Z) - Introduction to the Artificial Intelligence that can be applied to the
Network Automation Journey [68.8204255655161]
Intent-Based Networking - Concepts and Definitions"ドキュメントには、NetDevOpsに関わる可能性のあるエコシステムのさまざまな部分について記述されている。
認識、生成、翻訳、精巧な機能には、アルゴリズムを実装するための新しい方法が必要だ。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-02T08:12:08Z) - Distributed Learning in Wireless Networks: Recent Progress and Future
Challenges [170.35951727508225]
次世代のワイヤレスネットワークは、エッジデバイスが収集するさまざまな種類のデータを分析する多くの機械学習ツールやアプリケーションを可能にする。
エッジデバイスが生データ交換なしでMLモデルを協調的にトレーニングできるようにする手段として,分散学習と推論技術が提案されている。
本稿では,ワイヤレスエッジネットワーク上で分散学習を効率的に効果的に展開する方法を包括的に研究する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-05T20:57:56Z) - Automated Search for Resource-Efficient Branched Multi-Task Networks [81.48051635183916]
我々は,多タスクニューラルネットワークにおける分岐構造を自動的に定義する,微分可能なニューラルネットワーク探索に根ざした原理的アプローチを提案する。
本手法は,限られた資源予算内で高い性能の分岐構造を見いだすことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-24T09:49:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。