Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Model-Driven Curriculum Design for Mobile Networks

論文の概要: Large Language Model-Driven Curriculum Design for Mobile Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18039v2
Date: Fri, 21 Jun 2024 07:06:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-24 19:16:56.817600
Title: Large Language Model-Driven Curriculum Design for Mobile Networks
Title（参考訳）: モバイルネットワークのための大規模言語モデル駆動型カリキュラム設計
Authors: Omar Erak, Omar Alhussein, Shimaa Naser, Nouf Alabbasi, De Mi, Sami Muhaidat,
Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて強化学習のためのカリキュラムの設計と生成を自動化する,革新的なフレームワークを提案する。モバイルネットワークが6G時代に向かって進化するにつれて、その複雑さと動的な性質を管理することが大きな課題となる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.201731874615487
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study introduces an innovative framework that employs large language models (LLMs) to automate the design and generation of curricula for reinforcement learning (RL). As mobile networks evolve towards the 6G era, managing their increasing complexity and dynamic nature poses significant challenges. Conventional RL approaches often suffer from slow convergence and poor generalization due to conflicting objectives and the large state and action spaces associated with mobile networks. To address these shortcomings, we introduce curriculum learning, a method that systematically exposes the RL agent to progressively challenging tasks, improving convergence and generalization. However, curriculum design typically requires extensive domain knowledge and manual human effort. Our framework mitigates this by utilizing the generative capabilities of LLMs to automate the curriculum design process, significantly reducing human effort while improving the RL agent's convergence and performance. We deploy our approach within a simulated mobile network environment and demonstrate improved RL convergence rates, generalization to unseen scenarios, and overall performance enhancements. As a case study, we consider autonomous coordination and user association in mobile networks. Our obtained results highlight the potential of combining LLM-based curriculum generation with RL for managing next-generation wireless networks, marking a significant step towards fully autonomous network operations.
Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて強化学習(RL)のためのキュリキュラの設計と生成を自動化する,革新的なフレームワークを提案する。モバイルネットワークが6G時代に向かって進化するにつれて、その複雑さと動的な性質を管理することが大きな課題となる。従来のRLアプローチは、競合する目的や、モバイルネットワークに関連する大きな状態や行動空間のために、収束が遅く、一般化が貧弱な場合が多い。これらの欠点に対処するために,RLエージェントを段階的に困難なタスクに体系的に公開し,収束と一般化を改善するカリキュラム学習を導入する。しかし、カリキュラム設計は通常、広範囲のドメイン知識と手作業を必要とする。本フレームワークは,LCMの生成能力を活用してカリキュラム設計プロセスの自動化を実現し,RLエージェントの収束と性能を向上しつつ,人的労力を大幅に削減する。シミュレーションされたモバイルネットワーク環境にアプローチを展開し、RL収束率の改善、未確認シナリオへの一般化、全体的なパフォーマンス向上を実演する。ケーススタディとして,モバイルネットワークにおける自律的コーディネートとユーザアソシエーションについて考察する。得られた結果は,次世代無線ネットワークを管理するために,LCMベースのカリキュラム生成とRLを併用する可能性を強調し,完全自律型ネットワーク運用に向けての大きな一歩を踏み出した。

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