Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models (LLMs) Assisted Wireless Network Deployment in Urban Settings

論文の概要: Large Language Models (LLMs) Assisted Wireless Network Deployment in Urban Settings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13356v1
Date: Wed, 22 May 2024 05:19:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-25 01:14:40.793840
Title: Large Language Models (LLMs) Assisted Wireless Network Deployment in Urban Settings
Title（参考訳）: 都市域における大規模言語モデル(LLM)による無線ネットワークの展開
Authors: Nurullah Sevim, Mostafa Ibrahim, Sabit Ekin,
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21847754147782888
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) has revolutionized language understanding and human-like text generation, drawing interest from many other fields with this question in mind: What else are the LLMs capable of? Despite their widespread adoption, ongoing research continues to explore new ways to integrate LLMs into diverse systems. This paper explores new techniques to harness the power of LLMs for 6G (6th Generation) wireless communication technologies, a domain where automation and intelligent systems are pivotal. The inherent adaptability of LLMs to domain-specific tasks positions them as prime candidates for enhancing wireless systems in the 6G landscape. We introduce a novel Reinforcement Learning (RL) based framework that leverages LLMs for network deployment in wireless communications. Our approach involves training an RL agent, utilizing LLMs as its core, in an urban setting to maximize coverage. The agent's objective is to navigate the complexities of urban environments and identify the network parameters for optimal area coverage. Additionally, we integrate LLMs with Convolutional Neural Networks (CNNs) to capitalize on their strengths while mitigating their limitations. The Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm is employed for training purposes. The results suggest that LLM-assisted models can outperform CNN-based models in some cases while performing at least as well in others.
Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の出現は、言語理解とヒューマンライクなテキスト生成に革命をもたらし、この疑問を念頭に置いて、他の多くの分野から関心を集めている。広く採用されているにもかかわらず、現在進行中の研究は、LSMを多様なシステムに統合する新しい方法を模索している。本稿では,6G(第6世代)無線通信技術におけるLCMのパワーを活用するための新しい手法について検討する。 LLMのドメイン固有のタスクへの固有の適応性は、それらを6Gランドスケープにおける無線システムを強化するための主要な候補として位置づけている。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。本手法では,都市環境下でLLMをコアとしてRLエージェントを訓練し,カバー範囲を最大化する。エージェントの目的は、都市環境の複雑さをナビゲートし、最適なエリアカバレッジのためのネットワークパラメータを特定することである。さらに、LLMを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と統合して、制限を緩和しながら、その強みを活かします。 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)アルゴリズムは、トレーニング目的に使用される。以上の結果から,LLM支援モデルはCNNモデルよりも優れ,少なくとも他のモデルよりも優れる可能性が示唆された。

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