論文の概要: Generative AI-in-the-loop: Integrating LLMs and GPTs into the Next Generation Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04276v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 17:25:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 13:40:27.629703
- Title: Generative AI-in-the-loop: Integrating LLMs and GPTs into the Next Generation Networks
- Title(参考訳): ジェネレーティブAI-in-the-loop:次世代ネットワークへのLCMとGPTの統合
- Authors: Han Zhang, Akram Bin Sediq, Ali Afana, Melike Erol-Kantarci,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.509880721677156
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, machine learning (ML) techniques have created numerous opportunities for intelligent mobile networks and have accelerated the automation of network operations. However, complex network tasks may involve variables and considerations even beyond the capacity of traditional ML algorithms. On the other hand, large language models (LLMs) have recently emerged, demonstrating near-human-level performance in cognitive tasks across various fields. However, they remain prone to hallucinations and often lack common sense in basic tasks. Therefore, they are regarded as assistive tools for humans. In this work, we propose the concept of "generative AI-in-the-loop" and utilize the semantic understanding, context awareness, and reasoning abilities of LLMs to assist humans in handling complex or unforeseen situations in mobile communication networks. We believe that combining LLMs and ML models allows both to leverage their respective capabilities and achieve better results than either model alone. To support this idea, we begin by analyzing the capabilities of LLMs and compare them with traditional ML algorithms. We then explore potential LLM-based applications in line with the requirements of next-generation networks. We further examine the integration of ML and LLMs, discussing how they can be used together in mobile networks. Unlike existing studies, our research emphasizes the fusion of LLMs with traditional ML-driven next-generation networks and serves as a comprehensive refinement of existing surveys. Finally, we provide a case study to enhance ML-based network intrusion detection with synthesized data generated by LLMs. Our case study further demonstrates the advantages of our proposed idea.
- Abstract(参考訳): 近年、機械学習(ML)技術は、インテリジェントなモバイルネットワークの多くの機会を生み出し、ネットワーク操作の自動化を加速している。
しかし、複雑なネットワークタスクには、従来のMLアルゴリズムの能力を超えた変数や考慮が伴う可能性がある。
一方,大規模言語モデル (LLM) が最近出現し,様々な分野にわたる認知タスクにおいて,ほぼ人間に近い性能を示すようになった。
しかし、幻覚に苦しむ傾向にあり、基本的なタスクでは常識に欠けることが多い。
そのため、人間の補助具とされる。
そこで本研究では,LLMの意味理解,文脈認識,推論能力を利用して,モバイル通信ネットワークにおける複雑な状況や予期せぬ状況の対処を支援する「ループ内生成AI」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。
この考え方をサポートするために、LLMの能力を解析し、従来のMLアルゴリズムと比較することから始める。
次に、次世代ネットワークの要求に応じてLLMベースの潜在的なアプリケーションについて検討する。
さらに,ML と LLM の統合について検討し,モバイルネットワークでどのように組み合わせられるかについて議論する。
既存の研究と異なり、従来のML駆動の次世代ネットワークとLLMの融合が強調され、既存のサーベイの包括的リファインメントとして機能する。
最後に,LLMによって生成された合成データを用いてMLベースのネットワーク侵入検出を強化するケーススタディを提案する。
ケーススタディは、提案したアイデアの利点をさらに実証する。
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