論文の概要: Designing Network Algorithms via Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01617v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 04:09:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:24:01.852567
• Title: Designing Network Algorithms via Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるネットワークアルゴリズムの設計
• Authors: Zhiyuan He, Aashish Gottipati, Lili Qiu, Xufang Luo, Kenuo Xu, Yuqing Yang, Francis Y. Yan,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)の生成能力を活用することで,ネットワークアルゴリズムを自律的に設計する最初のフレームワークであるNADを紹介する。 我々は,NADがブロードバンド,衛星,4G,5Gを含む多様なネットワーク環境において,元のアルゴリズムを一貫して上回る新しいABRアルゴリズムを生成することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.055072300500104
• License:
• Abstract: We introduce NADA, the first framework to autonomously design network algorithms by leveraging the generative capabilities of large language models (LLMs). Starting with an existing algorithm implementation, NADA enables LLMs to create a wide variety of alternative designs in the form of code blocks. It then efficiently identifies the top-performing designs through a series of filtering techniques, minimizing the need for full-scale evaluations and significantly reducing computational costs. Using adaptive bitrate (ABR) streaming as a case study, we demonstrate that NADA produces novel ABR algorithms -- previously unknown to human developers -- that consistently outperform the original algorithm in diverse network environments, including broadband, satellite, 4G, and 5G.
• Abstract（参考訳）: 我々は,大規模言語モデル(LLM)の生成能力を活用することで,ネットワークアルゴリズムを自律的に設計する最初のフレームワークであるNADを紹介する。 NADAは既存のアルゴリズムの実装から始め、LLMがコードブロックの形で幅広い代替設計を作成できるようにする。 その後、一連のフィルタリング技術により、トップパフォーマンス設計を効率よく識別し、本格的な評価の必要性を最小限に抑え、計算コストを大幅に削減する。 適応ビットレート(ABR)ストリーミングをケーススタディとして、NADAは、ブロードバンド、衛星、4G、および5Gを含む多様なネットワーク環境において、元のアルゴリズムを一貫して上回る、新しいABRアルゴリズム(以前は人間には知られていなかった)を生成することを実証した。

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