Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semantic Routing for Enhanced Performance of LLM-Assisted Intent-Based 5G Core Network Management and Orchestration

論文の概要: Semantic Routing for Enhanced Performance of LLM-Assisted Intent-Based 5G Core Network Management and Orchestration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15869v1
Date: Wed, 24 Apr 2024 13:34:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-26 19:10:55.749357
Title: Semantic Routing for Enhanced Performance of LLM-Assisted Intent-Based 5G Core Network Management and Orchestration
Title（参考訳）: LLM支援インテントベース5Gコアネットワーク管理とオーケストレーションのためのセマンティックルーティング
Authors: Dimitrios Michael Manias, Ali Chouman, Abdallah Shami,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)アプリケーションで急速に普及している。本稿では,5Gコアネットワークの意図に基づく管理とオーケストレーションにおける性能向上を目的としたセマンティックルーティングを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.981422497762837
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large language models (LLMs) are rapidly emerging in Artificial Intelligence (AI) applications, especially in the fields of natural language processing and generative AI. Not limited to text generation applications, these models inherently possess the opportunity to leverage prompt engineering, where the inputs of such models can be appropriately structured to articulate a model's purpose explicitly. A prominent example of this is intent-based networking, an emerging approach for automating and maintaining network operations and management. This paper presents semantic routing to achieve enhanced performance in LLM-assisted intent-based management and orchestration of 5G core networks. This work establishes an end-to-end intent extraction framework and presents a diverse dataset of sample user intents accompanied by a thorough analysis of the effects of encoders and quantization on overall system performance. The results show that using a semantic router improves the accuracy and efficiency of the LLM deployment compared to stand-alone LLMs with prompting architectures.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AI)アプリケーション、特に自然言語処理と生成AIの分野で急速に普及している。テキスト生成アプリケーションに限らず、これらのモデルにはプロンプトエンジニアリングを利用する機会があり、そのようなモデルの入力を適切に構造化して、モデルの目的を明確に表現することができる。この顕著な例は、ネットワーク操作と管理の自動化とメンテナンスのための新しいアプローチであるインテントベースのネットワーキングである。本稿では,LLMによる5Gコアネットワークのインテントベース管理とオーケストレーションにおけるセマンティックルーティングの実現について述べる。本研究は,エンド・ツー・エンドの意図抽出フレームワークを構築し,エンコーダの効果を徹底的に分析し,システム全体の性能を定量化するとともに,サンプルユーザ意図の多様なデータセットを提示する。その結果, セマンティックルータを用いることで, アーキテクチャを推し進めるスタンドアロンのLCMに比べて, LLM配置の精度と効率が向上することがわかった。

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