論文の概要: Large Language Model (LLM) for Telecommunications: A Comprehensive Survey on Principles, Key Techniques, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10825v2
• Date: Mon, 16 Sep 2024 05:09:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 02:15:45.223171
• Title: Large Language Model (LLM) for Telecommunications: A Comprehensive Survey on Principles, Key Techniques, and Opportunities
• Title（参考訳）: 電気通信のための大規模言語モデル(LLM:Large Language Model: 原則,鍵技術,機会に関する総合的な調査
• Authors: Hao Zhou, Chengming Hu, Ye Yuan, Yufei Cui, Yili Jin, Can Chen, Haolun Wu, Dun Yuan, Li Jiang, Di Wu, Xue Liu, Charlie Zhang, Xianbin Wang, Jiangchuan Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、その優れた理解力と推論能力により、最近かなりの注目を集めている。 本研究は,LLM対応通信網の概要を概観することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.711166825551715
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have received considerable attention recently due to their outstanding comprehension and reasoning capabilities, leading to great progress in many fields. The advancement of LLM techniques also offers promising opportunities to automate many tasks in the telecommunication (telecom) field. After pre-training and fine-tuning, LLMs can perform diverse downstream tasks based on human instructions, paving the way to artificial general intelligence (AGI)-enabled 6G. Given the great potential of LLM technologies, this work aims to provide a comprehensive overview of LLM-enabled telecom networks. In particular, we first present LLM fundamentals, including model architecture, pre-training, fine-tuning, inference and utilization, model evaluation, and telecom deployment. Then, we introduce LLM-enabled key techniques and telecom applications in terms of generation, classification, optimization, and prediction problems. Specifically, the LLM-enabled generation applications include telecom domain knowledge, code, and network configuration generation. After that, the LLM-based classification applications involve network security, text, image, and traffic classification problems. Moreover, multiple LLM-enabled optimization techniques are introduced, such as automated reward function design for reinforcement learning and verbal reinforcement learning. Furthermore, for LLM-aided prediction problems, we discussed time-series prediction models and multi-modality prediction problems for telecom. Finally, we highlight the challenges and identify the future directions of LLM-enabled telecom networks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、その卓越した理解力と推論能力から近年注目されており、多くの分野で大きな進歩を遂げている。 LLM技術の進歩はまた、テレコミュニケーション(テレコム)分野における多くのタスクを自動化する有望な機会を提供する。 事前訓練と微調整の後、LLMは人間の指示に基づいて様々な下流タスクを実行でき、人工知能(AGI)対応の6Gへの道を歩むことができる。 LLM 技術の可能性を考えると,本研究は LLM 対応通信網を網羅的に概観することを目的としている。 特に,まず,モデルアーキテクチャ,事前学習,微調整,推論と利用,モデル評価,テレコム展開など,LCMの基本概念を提示する。 次に, LLM 対応キー技術とテレコムを, 生成, 分類, 最適化, 予測問題の観点から導入する。 具体的には、LLM対応のアプリケーションには、テレコムドメイン知識、コード、ネットワーク構成生成が含まれる。 その後、LLMベースの分類アプリケーションには、ネットワークセキュリティ、テキスト、画像、トラフィックの分類の問題が含まれる。 さらに、強化学習のための自動報酬関数設計や言語強化学習など、複数のLLM対応最適化技術も導入されている。 さらに,LLMを用いた予測問題に対して,時系列予測モデルとテレコムのマルチモーダリティ予測問題について議論した。 最後に,LLM対応通信ネットワークの課題と今後の方向性を明らかにする。

関連論文リスト

• Large Language Models for Base Station Siting: Intelligent Deployment based on Prompt or Agent [62.16747639440893]
  大規模言語モデル(LLM)とその関連技術は、特に迅速な工学とエージェント工学の領域において進歩している。 このアプローチは、人間の経験と知識をこれらの洗練されたLLMに注入するために、巧妙なプロンプトの戦略的利用を必要とする。 この統合は、サービスとしての人工知能(AI)と、より容易なAIの将来のパラダイムを表している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T08:43:32Z)
• LLM-Empowered Resource Allocation in Wireless Communications Systems [12.653336728447654]
  大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)対応無線ネットワークを実現する可能性を秘めている。 我々は,無線通信システムのための LLM ベースの資源割当方式を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T04:08:26Z)
• Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。 本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:08:09Z)
• New Solutions on LLM Acceleration, Optimization, and Application [14.995654657013741]
  大規模言語モデル (LLM) は、様々な応用において人間のような文章を解釈・生成する能力を持つ非常に強力な機器となっている。 しかし、LLMのサイズと複雑さの増大は、トレーニングとデプロイメントの両方において大きな課題をもたらしている。 これらの課題に対処するための最近の進歩と研究の方向性について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T11:56:50Z)
• Efficient Prompting for LLM-based Generative Internet of Things [88.84327500311464]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著な能力を示しており、最近、IoT(Internet of Things)アプリケーションにLLMの能力を統合することが研究の注目を集めている。 セキュリティ上の懸念から、多くの機関は最先端の商用LLMサービスへのアクセスを避け、ローカルネットワーク環境でのオープンソースLLMのデプロイと利用を必要としている。 本研究では,LLMを用いた生成IoT(Generative IoT)システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T19:24:00Z)
• Generative AI-in-the-loop: Integrating LLMs and GPTs into the Next Generation Networks [11.509880721677156]
  大規模言語モデル(LLM)が最近登場し、認知タスクにおけるほぼ人間レベルのパフォーマンスを実証している。 次世代AI-in-the-loop」の概念を提案する。 LLMとMLモデルを組み合わせることで、それぞれの能力を活用し、どちらのモデルよりも優れた結果が得られると考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T17:25:07Z)
• Large Language Models (LLMs) Assisted Wireless Network Deployment in Urban Settings [0.21847754147782888]
  大きな言語モデル(LLM)は、言語理解と人間に似たテキスト生成に革命をもたらした。 本稿では,6G(第6世代)無線通信技術におけるLCMの電力利用技術について検討する。 無線通信におけるネットワーク展開にLLMを利用する新しい強化学習(RL)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T05:19:51Z)
• Video Understanding with Large Language Models: A Survey [97.29126722004949]
  言語・マルチモーダルタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の顕著な機能を考えると,近年の映像理解の進歩について概観する。 Vid-LLMの創発的能力は驚くほど進歩しており、特にオープンな多粒性推論能力がある。 本調査は,Vid-LLMのタスク,データセット,ベンチマーク,評価方法論に関する総合的研究である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T01:56:17Z)
• Towards Vision Enhancing LLMs: Empowering Multimodal Knowledge Storage and Sharing in LLMs [72.49064988035126]
  マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の強化を目的としたMKS2という手法を提案する。 具体的には、LLMの内部ブロックに組み込まれたコンポーネントであるModular Visual Memoryを導入し、オープンワールドの視覚情報を効率的に保存するように設計されている。 実験により,MKS2は物理的・常識的な知識を必要とする文脈において,LLMの推論能力を大幅に増強することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T12:29:20Z)

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。