論文の概要: Large Language Model as a Catalyst: A Paradigm Shift in Base Station Siting Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03631v2
• Date: Thu, 26 Dec 2024 02:14:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:23:38.859413
• Title: Large Language Model as a Catalyst: A Paradigm Shift in Base Station Siting Optimization
• Title（参考訳）: 触媒としての大規模言語モデル:基地局座最適化におけるパラダイムシフト
• 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。 提案するフレームワークは、検索拡張生成(RAG)を組み込んで、ドメイン固有の知識を取得してソリューションを生成するシステムの能力を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.16747639440893
• License:
• 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. Furthermore, our proposed framework incorporates retrieval-augmented generation (RAG) to enhance the system's ability to acquire domain-specific knowledge and generate solutions, thereby enabling the customization and optimization of the BSS process. This integration represents the future paradigm of artificial intelligence (AI) as a service and AI for more ease. This research first develops a novel LLM-empowered BSS optimization framework, and heuristically proposes three different potential implementations: the strategies based on Prompt-optimized LLM (PoL), 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 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。 さらに,本提案フレームワークは,検索拡張生成(RAG)を組み込んで,ドメイン固有の知識を取得してソリューションを生成するシステムの能力を高めることにより,BSSプロセスのカスタマイズと最適化を可能にする。 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。 本研究はまず, LLM を用いた新しい BSS 最適化フレームワークを開発し, Prompt 最適化 LLM (PoL) と LLM を併用した自律 BSS エージェント (LaBa) と, 複数 LLM ベースの自律 BSS エージェント (CLaBa) を併用した戦略の3つの実装をヒューリスティックに提案する。 実世界のデータを用いた評価により, プロンプトアシストLDMとLCMをベースとしたエージェントは, より効率的で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, 自明な手作業による参加を低減できることを示した。

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