論文の概要: WirelessLLM: Empowering Large Language Models Towards Wireless Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17053v2
• Date: Sat, 15 Jun 2024 07:01:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 04:18:36.578178
• Title: WirelessLLM: Empowering Large Language Models Towards Wireless Intelligence
• Title（参考訳）: WirelessLLM: 大規模言語モデルをワイヤレスインテリジェンスに活用する
• Authors: Jiawei Shao, Jingwen Tong, Qiong Wu, Wei Guo, Zijian Li, Zehong Lin, Jun Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、無線通信システムに革命をもたらす可能性への関心を喚起している。 無線システム用LLMの既存の研究は、通信言語理解の直接的な応用に限られている。 本稿では,無線通信ネットワークのユニークな課題と要件に対処するため,LLMの適応と拡張のための総合的なフレームワークである WirelessLLM を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.722524706176767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid evolution of wireless technologies and the growing complexity of network infrastructures necessitate a paradigm shift in how communication networks are designed, configured, and managed. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have sparked interest in their potential to revolutionize wireless communication systems. However, existing studies on LLMs for wireless systems are limited to a direct application for telecom language understanding. To empower LLMs with knowledge and expertise in the wireless domain, this paper proposes WirelessLLM, a comprehensive framework for adapting and enhancing LLMs to address the unique challenges and requirements of wireless communication networks. We first identify three foundational principles that underpin WirelessLLM: knowledge alignment, knowledge fusion, and knowledge evolution. Then, we investigate the enabling technologies to build WirelessLLM, including prompt engineering, retrieval augmented generation, tool usage, multi-modal pre-training, and domain-specific fine-tuning. Moreover, we present three case studies to demonstrate the practical applicability and benefits of WirelessLLM for solving typical problems in wireless networks. Finally, we conclude this paper by highlighting key challenges and outlining potential avenues for future research.
• Abstract（参考訳）: 無線技術の急速な進化とネットワークインフラの複雑化は、通信ネットワークの設計、構成、管理のパラダイムシフトを必要とする。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、無線通信システムに革命をもたらす可能性への関心を喚起している。 しかし、無線システムにおけるLLMの研究は、通信言語理解の直接的な応用に限られている。 本稿では,無線通信ネットワークのユニークな課題と要件に対処するため,LLMを適応・拡張するための総合的なフレームワークであるWirelessLLMを提案する。 まず,WirelessLLMの基盤となる3つの基本原理,すなわち知識のアライメント,知識融合,知識進化の3つを同定する。 そこで我々は,WirelessLLMの構築を可能にする技術について検討し,即時エンジニアリング,検索拡張生成,ツール利用,マルチモーダル事前学習,ドメイン固有の微調整などについて検討した。 さらに、無線ネットワークにおける典型的な問題を解決するために、WirelessLLMの実用性と利点を示す3つのケーススタディを示す。 最後に,本論文の結論として,今後の課題と今後の研究への可能性について概説する。

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