論文の概要: When Large Language Models Meet Optical Networks: Paving the Way for Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17441v2
• Date: Tue, 25 Jun 2024 03:23:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 19:49:31.128790
• Title: When Large Language Models Meet Optical Networks: Paving the Way for Automation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルと光ネットワーク:自動化への道を開く
• Authors: Danshi Wang, Yidi Wang, Xiaotian Jiang, Yao Zhang, Yue Pang, Min Zhang,
• Abstract要約: 物理層をインテリジェントに制御し,アプリケーション層との相互作用を効果的に行うことを目的として,LLMを利用した光ネットワークのフレームワークを提案する。 提案手法は,ネットワークアラーム解析とネットワーク性能最適化の2つの典型的なタスクで検証される。 良好な応答精度と2,400個のテスト状況のセマティックな類似性は、光ネットワークにおけるLLMの大きな可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.4503217818141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since the advent of GPT, large language models (LLMs) have brought about revolutionary advancements in all walks of life. As a superior natural language processing (NLP) technology, LLMs have consistently achieved state-of-the-art performance on numerous areas. However, LLMs are considered to be general-purpose models for NLP tasks, which may encounter challenges when applied to complex tasks in specialized fields such as optical networks. In this study, we propose a framework of LLM-empowered optical networks, facilitating intelligent control of the physical layer and efficient interaction with the application layer through an LLM-driven agent (AI-Agent) deployed in the control layer. The AI-Agent can leverage external tools and extract domain knowledge from a comprehensive resource library specifically established for optical networks. This is achieved through user input and well-crafted prompts, enabling the generation of control instructions and result representations for autonomous operation and maintenance in optical networks. To improve LLM's capability in professional fields and stimulate its potential on complex tasks, the details of performing prompt engineering, establishing domain knowledge library, and implementing complex tasks are illustrated in this study. Moreover, the proposed framework is verified on two typical tasks: network alarm analysis and network performance optimization. The good response accuracies and sematic similarities of 2,400 test situations exhibit the great potential of LLM in optical networks.
• Abstract（参考訳）: GPTの出現以来、大きな言語モデル(LLM)はあらゆる人生に革命的な進歩をもたらした。 優れた自然言語処理(NLP)技術として、LLMは様々な分野で最先端のパフォーマンスを継続的に達成してきた。 しかし、LPMはNLPタスクの汎用モデルと考えられており、光ネットワークのような特殊な分野の複雑なタスクに適用した場合、課題に直面する可能性がある。 本研究では, LLM駆動型エージェント(AI-Agent)を制御層に配置し, 物理層をインテリジェントに制御し, アプリケーション層との相互作用を効果的に行うことを目的とした, LLM駆動型光ネットワークのフレームワークを提案する。 AI-Agentは、外部ツールを活用して、光ネットワークに特化した包括的なリソースライブラリからドメイン知識を抽出することができる。 これは、ユーザ入力と巧妙なプロンプトによって実現され、光ネットワークにおける自律的な操作と保守のための制御命令と結果表現の生成を可能にする。 専門分野におけるLLMの能力向上と,その複雑なタスクに対する可能性向上のために,迅速なエンジニアリング,ドメイン知識ライブラリの確立,複雑なタスクの実装などの詳細について解説する。 さらに,ネットワークアラーム解析とネットワーク性能最適化という2つの典型的な課題に対して,提案手法を検証した。 良好な応答精度と2,400個のテスト状況のセマティックな類似性は、光ネットワークにおけるLLMの大きな可能性を示している。

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