論文の概要: Large Language Models for Base Station Siting: Intelligent Deployment based on Prompt or Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03631v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 08:43:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-08 13:24:06.996878
• Title: Large Language Models for Base Station Siting: Intelligent Deployment based on Prompt or Agent
• Title（参考訳）: 基地局シッティングのための大規模言語モデル: Prompt または Agent に基づくインテリジェントデプロイメント
• Authors: Yanhu Wang, Muhammad Muzammil Afzal, Zhengyang Li, Jie Zhou, Chenyuan Feng, Shuaishuai Guo, Tony Q. S. Quek,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とその関連技術は、特に迅速な工学とエージェント工学の領域において進歩している。 このアプローチは、人間の経験と知識をこれらの洗練されたLLMに注入するために、巧妙なプロンプトの戦略的利用を必要とする。 この統合は、サービスとしての人工知能(AI)と、より容易なAIの将来のパラダイムを表している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.16747639440893
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional base station siting (BSS) methods rely heavily on drive testing and user feedback, which are laborious and require extensive expertise in communication, networking, and optimization. As large language models (LLMs) and their associated technologies advance, particularly in the realms of prompt engineering and agent engineering, network optimization will witness a revolutionary approach. This approach entails the strategic use of well-crafted prompts to infuse human experience and knowledge into these sophisticated LLMs, and the deployment of autonomous agents as a communication bridge to seamlessly connect the machine language based LLMs with human users using natural language. This integration represents the future paradigm of artificial intelligence (AI) as a service and AI for more ease. As a preliminary exploration, this research first develops a novel LLM-empowered BSS optimization framework, and heuristically proposes four different potential implementations: the strategies based on Prompt-optimized LLM (PoL), human-in-the-Loop LLM (HiLL), LLM-empowered autonomous BSS agent (LaBa), and Cooperative multiple LLM-based autonomous BSS agents (CLaBa). Through evaluation on real-world data, the experiments demonstrate that prompt-assisted LLMs and LLM-based agents can generate more efficient, cost-effective, and reliable network deployments, noticeably enhancing the efficiency of BSS optimization and reducing trivial manual participation.
• Abstract（参考訳）: 従来のベースステーションシッティング(BSS)手法は、ドライブテストとユーザフィードバックに大きく依存しており、通信、ネットワーク、最適化に広範な専門知識を必要とする。 大規模言語モデル(LLM)とその関連技術、特に迅速なエンジニアリングとエージェントエンジニアリングの領域において、ネットワーク最適化は革命的なアプローチを目撃する。 このアプローチは、これらの洗練されたLLMに、人間の経験や知識を注入するための巧妙なプロンプトの戦略的利用と、自然言語を使用して機械学習ベースのLLMと人間のユーザをシームレスに接続するための通信ブリッジとしての自律エージェントの展開を伴います。 この統合は、サービスとしての人工知能(AI)と、より容易なAIの将来のパラダイムを表している。 予備的な探索として,本研究はまず,新しいLEMを用いたBSS最適化フレームワークを開発し,Prompt-timized LLM (PoL), Human-in-the-Loop LLM (HiLL), LLM-empowered autonomous BSS agent (LaBa), Cooperative multiple LLM-based autonomous BSS agent (CLaBa) の4つの実装を提案する。 実世界のデータを用いた評価により, 高速で費用対効果が高く信頼性の高いネットワーク配置を実現し, BSS最適化の効率を著しく向上し, 自明な手動参加を低減できることを示した。

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