論文の概要: Multi-Task Learning as enabler for General-Purpose AI-native RAN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15197v1
- Date: Fri, 5 Apr 2024 21:12:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-28 11:06:36.876037
- Title: Multi-Task Learning as enabler for General-Purpose AI-native RAN
- Title(参考訳): 汎用AIネイティブRANのためのマルチタスク学習
- Authors: Hasan Farooq, Julien Forgeat, Shruti Bothe, Kristijonas Cyras, Md Moin,
- Abstract要約: 本研究では、汎用AIネイティブ無線アクセスネットワーク(RAN)におけるマルチタスク学習(MTL)アプローチの有効性について検討する。
本研究は, (i) セカンダリキャリア予測, (ii) ユーザ位置予測, (iii) 屋内リンク分類, (iv) 視線リンク分類の4つのタスクに焦点を当てた。
モデルアーキテクチャ,損失と勾配のバランス戦略,分散学習トポロジ,データ空間,タスクグループ化など,MLLの多面的設計面を考慮した現実的なシミュレーションによる性能評価を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.4295558450631414
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The realization of data-driven AI-native architecture envisioned for 6G and beyond networks can eventually lead to multiple machine learning (ML) workloads distributed at the network edges driving downstream tasks like secondary carrier prediction, positioning, channel prediction etc. The independent life-cycle management of these edge-distributed independent multiple workloads sharing a resource-constrained compute node e.g., base station (BS) is a challenge that will scale with denser deployments. This study explores the effectiveness of multi-task learning (MTL) approaches in facilitating a general-purpose AI native Radio Access Network (RAN). The investigation focuses on four RAN tasks: (i) secondary carrier prediction, (ii) user location prediction, (iii) indoor link classification, and (iv) line-of-sight link classification. We validate the performance using realistic simulations considering multi-faceted design aspects of MTL including model architecture, loss and gradient balancing strategies, distributed learning topology, data sparsity and task groupings. The quantification and insights from simulations reveal that for the four RAN tasks considered (i) adoption of customized gate control-based expert architecture with uncertainty-based weighting makes MTL perform either best among all or at par with single task learning (STL) (ii) LoS classification task in MTL setting helps other tasks but its own performance is degraded (iii) for sparse training data, training a single global MTL model is helpful but MTL performance is on par with STL (iv) optimal set of group pairing exists for each task and (v) partial federation is much better than full model federation in MTL setting.
- Abstract(参考訳): 6G以降のネットワークで想定されるデータ駆動型AIネイティブアーキテクチャの実現は、最終的には、セカンダリキャリア予測や位置決め、チャネル予測といった下流タスクを駆動するネットワークエッジに分散された複数の機械学習(ML)ワークロードにつながる可能性がある。
リソース制約のある計算ノードeg、ベースステーション(BS)を共有する、エッジ分散の独立した複数のワークロードの独立したライフサイクル管理は、より密集したデプロイメントでスケールする課題である。
本研究では、汎用AIネイティブ無線アクセスネットワーク(RAN)におけるマルチタスク学習(MTL)アプローチの有効性について検討する。
この調査は4つのRANタスクに焦点を当てている。
(i)二次キャリア予測
(ii)ユーザ位置予測
三 屋内リンク分類、及び
(4)ライン・オブ・ザ・リンク分類。
モデルアーキテクチャ,損失と勾配のバランス戦略,分散学習トポロジ,データ空間,タスクグループ化など,MLLの多面的設計面を考慮した現実的なシミュレーションによる性能評価を行った。
シミュレーションからの定量化と洞察から考える4つのRANタスクについて
(i)不確実性に基づく重み付けによるカスタマイズゲート制御によるエキスパートアーキテクチャの採用により、MLLは、すべてにおいて、あるいは単一タスク学習(STL)と同等のパフォーマンスを達成できる。
2 MTL設定におけるLoS分類タスクは、他のタスクに役立つが、そのパフォーマンスは劣化する
三 スパーストレーニングデータにおいては、単一のグローバルMTLモデルのトレーニングが有用であるが、MTL性能はSTLと同等である。
(四)各タスクに最適なグループペアリングのセットが存在し、
(v) 部分フェデレーションは, MTL設定におけるフルモデルフェデレーションよりもはるかに優れている。
関連論文リスト
- CoBa: Convergence Balancer for Multitask Finetuning of Large Language Models [23.50705152648991]
マルチタスク学習(MTL)は,大規模言語モデル(LLM)の微調整に有効である
LLM の既存の MTL 戦略は、計算集約的であるか、同時タスク収束の確保に失敗したかのいずれかによって、しばしば不足する。
本稿では,タスク収束バランスを最小限の計算オーバーヘッドで効果的に管理する新しいMTL手法であるCoBaを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-09T10:20:32Z) - Interpetable Target-Feature Aggregation for Multi-Task Learning based on Bias-Variance Analysis [53.38518232934096]
マルチタスク学習(MTL)は、タスク間の共有知識を活用し、一般化とパフォーマンスを改善するために設計された強力な機械学習パラダイムである。
本稿では,タスククラスタリングと特徴変換の交点におけるMTL手法を提案する。
両段階において、鍵となる側面は減った目標と特徴の解釈可能性を維持することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-12T08:30:16Z) - Giving each task what it needs -- leveraging structured sparsity for tailored multi-task learning [4.462334751640166]
マルチタスク学習(MTL)フレームワークでは、各タスクは、低レベルから高レベルの属性まで、異なる特徴表現を要求する。
この研究は、構造化された空間を利用して個々のタスクの特徴選択を洗練し、マルチタスクシナリオにおける全てのタスクのパフォーマンスを向上させるレイヤdマルチタスクモデルを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T08:23:38Z) - InterroGate: Learning to Share, Specialize, and Prune Representations
for Multi-task Learning [17.66308231838553]
推論計算効率を最適化しつつ,タスク干渉を緩和する新しいマルチタスク学習(MTL)アーキテクチャを提案する。
学習可能なゲーティング機構を用いて、すべてのタスクのパフォーマンスを保ちながら、共有表現とタスク固有の表現を自動的にバランスさせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T18:59:52Z) - Task-Distributionally Robust Data-Free Meta-Learning [99.56612787882334]
Data-Free Meta-Learning (DFML)は、複数の事前学習モデルを活用することで、独自のトレーニングデータを必要とせずに、新しいタスクを効率的に学習することを目的としている。
TDS(Task-Distribution Shift)とTDC(Task-Distribution Corruption)の2つの大きな課題を初めて明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T15:46:54Z) - Mitigating Task Interference in Multi-Task Learning via Explicit Task
Routing with Non-Learnable Primitives [19.90788777476128]
マルチタスク学習(MTL)は、タスク間の共有情報を活用することで、複数のタスクを達成するための単一のモデルを学ぶことを目指している。
既存のMLLモデルはタスク間の負の干渉に悩まされていることが知られている。
本研究では,非学習可能なプリミティブと明示的なタスクルーティングの相乗的組み合わせによるタスク干渉を軽減するためのETR-NLPを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T22:34:16Z) - Diffusion Model is an Effective Planner and Data Synthesizer for
Multi-Task Reinforcement Learning [101.66860222415512]
Multi-Task Diffusion Model (textscMTDiff) は、トランスフォーマーのバックボーンを組み込んだ拡散に基づく手法であり、生成計画とデータ合成のための素早い学習を行う。
生成計画において、textscMTDiffはMeta-World上の50のタスクとMaze2D上の8のマップで最先端のアルゴリズムより優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-29T05:20:38Z) - Partitioning Distributed Compute Jobs with Reinforcement Learning and
Graph Neural Networks [58.720142291102135]
大規模な機械学習モデルは、幅広い分野に進歩をもたらしている。
これらのモデルの多くは、単一のマシンでトレーニングするには大きすぎるため、複数のデバイスに分散する必要がある。
スループットやブロッキングレートといったユーザクリティカルな指標に対して,並列化の最大化が準最適であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-31T17:41:07Z) - M$^3$ViT: Mixture-of-Experts Vision Transformer for Efficient Multi-task
Learning with Model-Accelerator Co-design [95.41238363769892]
マルチタスク学習(MTL)は、複数の学習タスクを単一のモデルにカプセル化し、それらのタスクを共同でよりよく学習できるようにする。
現在のMTLレギュレータは、1つのタスクだけを実行するためにさえ、ほぼすべてのモデルを起動する必要がある。
効率的なオンデバイスMTLを実現するためのモデル-アクセラレータ共設計フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-26T15:40:24Z) - When to Use Multi-Task Learning vs Intermediate Fine-Tuning for
Pre-Trained Encoder Transfer Learning [15.39115079099451]
近年,自然言語処理における伝達学習(TL)への関心が高まっている。
微調整中に複数の教師付きデータセットを使用するための3つの主要な戦略が登場した。
GLUEデータセットの包括的解析において,3つのTL手法を比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-17T06:48:45Z) - Semi-supervised Multi-task Learning for Semantics and Depth [88.77716991603252]
MTL(Multi-Task Learning)は、関連するタスク間で表現を共有することで、モデル一般化を強化することを目的としている。
そこで本研究では,異なるデータセットから利用可能な監視信号を活用するために,半教師付きマルチタスク学習(MTL)手法を提案する。
本稿では,データセット間の整合性の問題を軽減するために,様々なアライメントの定式化を施したドメイン認識識別器構造を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-14T07:43:39Z)
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。