論文の概要: LLM-Empowered Resource Allocation in Wireless Communications Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02944v1
• Date: Tue, 6 Aug 2024 04:08:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 14:59:44.469962
• Title: LLM-Empowered Resource Allocation in Wireless Communications Systems
• Title（参考訳）: 無線通信システムにおけるLLMを利用した資源配分
• Authors: Woongsup Lee, Jeonghun Park,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)対応無線ネットワークを実現する可能性を秘めている。 我々は,無線通信システムのための LLM ベースの資源割当方式を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.653336728447654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent success of large language models (LLMs) has spurred their application in various fields. In particular, there have been efforts to integrate LLMs into various aspects of wireless communication systems. The use of LLMs in wireless communication systems has the potential to realize artificial general intelligence (AGI)-enabled wireless networks. In this paper, we investigate an LLM-based resource allocation scheme for wireless communication systems. Specifically, we formulate a simple resource allocation problem involving two transmit pairs and develop an LLM-based resource allocation approach that aims to maximize either energy efficiency or spectral efficiency. Additionally, we consider the joint use of low-complexity resource allocation techniques to compensate for the reliability shortcomings of the LLM-based scheme. After confirming the applicability and feasibility of LLM-based resource allocation, we address several key technical challenges that remain in applying LLMs in practice.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデル(LLM)の成功は、様々な分野でその応用を加速させている。 特に、無線通信システムの様々な側面にLCMを統合する取り組みが進められている。 無線通信システムにおけるLLMの使用は、人工知能(AGI)対応無線ネットワークを実現する可能性がある。 本稿では,無線通信システムにおけるLLMに基づくリソース割り当て方式について検討する。 具体的には、2つの送信ペアを含む単純なリソース割り当て問題を定式化し、エネルギー効率とスペクトル効率を最大化するLLMベースのリソース割り当て手法を開発する。 さらに,LLM方式の信頼性欠陥を補うために,低複雑資源割当手法の併用を検討する。 LLMによる資源割り当ての適用性と実現可能性を確認した上で,実際にLLMを適用する上でのいくつかの重要な技術的課題に対処する。

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