論文の概要: Telecom Foundation Models: Applications, Challenges, and Future Trends
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03964v1
- Date: Fri, 2 Aug 2024 21:09:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 17:39:48.447702
- Title: Telecom Foundation Models: Applications, Challenges, and Future Trends
- Title（参考訳）: テレコム財団モデル:応用,課題,将来の動向
- Authors: Tahar Zanouda, Meysam Masoudi, Fitsum Gaim Gebre, Mischa Dohler,
- Abstract要約: 基礎モデル(FM)は、言語、ビジョン、意思決定タスクにおいて、様々な領域において効果的な一般化能力を示す。
FMは、通信エコシステムから生成された複数のデータモダリティに基づいてトレーニングし、専門的なドメイン知識を活用することができる。
本稿では,FMを用いて通信技術や規格の未来を形作る可能性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5249805590164903
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Telecom networks are becoming increasingly complex, with diversified deployment scenarios, multi-standards, and multi-vendor support. The intricate nature of the telecom network ecosystem presents challenges to effectively manage, operate, and optimize networks. To address these hurdles, Artificial Intelligence (AI) has been widely adopted to solve different tasks in telecom networks. However, these conventional AI models are often designed for specific tasks, rely on extensive and costly-to-collect labeled data that require specialized telecom expertise for development and maintenance. The AI models usually fail to generalize and support diverse deployment scenarios and applications. In contrast, Foundation Models (FMs) show effective generalization capabilities in various domains in language, vision, and decision-making tasks. FMs can be trained on multiple data modalities generated from the telecom ecosystem and leverage specialized domain knowledge. Moreover, FMs can be fine-tuned to solve numerous specialized tasks with minimal task-specific labeled data and, in some instances, are able to leverage context to solve previously unseen problems. At the dawn of 6G, this paper investigates the potential opportunities of using FMs to shape the future of telecom technologies and standards. In particular, the paper outlines a conceptual process for developing Telecom FMs (TFMs) and discusses emerging opportunities for orchestrating specialized TFMs for network configuration, operation, and maintenance. Finally, the paper discusses the limitations and challenges of developing and deploying TFMs.
- Abstract（参考訳）: テレコムネットワークは、展開シナリオの多様化、マルチスタンダード、マルチベンダのサポートなど、ますます複雑化している。
通信ネットワークエコシステムの複雑な性質は、ネットワークを効果的に管理、運用、最適化する上での課題を提示している。
これらのハードルに対処するために、通信ネットワークにおけるさまざまなタスクを解決するために人工知能(AI)が広く採用されている。
しかし、これらの従来のAIモデルは、しばしば特定のタスクのために設計されており、開発と保守のために専門的な通信専門知識を必要とする広範囲で高価なラベル付きデータに依存している。
AIモデルは、通常、さまざまなデプロイメントシナリオやアプリケーションの一般化とサポートに失敗する。
対照的に、ファンデーションモデル(FM)は言語、ビジョン、意思決定タスクにおいて、様々な領域において効果的な一般化能力を示す。
FMは、通信エコシステムから生成された複数のデータモダリティに基づいてトレーニングし、専門的なドメイン知識を活用することができる。
さらに、FMは、最小限のタスク固有のラベル付きデータで多くの特殊タスクを解くように微調整することができ、場合によっては、以前は目に見えない問題を解決するためにコンテキストを活用することができる。
6Gの夜明けに,FMを用いて通信技術や規格を形作る可能性について検討する。
特に,Telecom FMs (TFMs) のコンセプトプロセスについて概説し,ネットワーク構成,運用,保守のための特殊な TFM を編成する新たな機会について論じる。
最後に,TFMの開発と展開の限界と課題について論じる。
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