論文の概要: Csi-LLM: A Novel Downlink Channel Prediction Method Aligned with LLM Pre-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00005v1
• Date: Thu, 15 Aug 2024 11:39:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-08 15:50:41.143158
• Title: Csi-LLM: A Novel Downlink Channel Prediction Method Aligned with LLM Pre-Training
• Title（参考訳）: Csi-LLM:LLM事前学習を考慮した新しいダウンリンクチャネル予測法
• Authors: Shilong Fan, Zhenyu Liu, Xinyu Gu, Haozhen Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な配列に対して強力なパターン認識と推論能力を示す。 可変ステップ履歴列をモデル化するLLMを用いたダウンリンクチャネル予測技術であるCsi-LLMを紹介する。 そこで我々は,Csi-LLMの設計と訓練を自然言語タスクの処理と整合させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2721332912474668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Downlink channel temporal prediction is a critical technology in massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. However, existing methods that rely on fixed-step historical sequences significantly limit the accuracy, practicality, and scalability of channel prediction. Recent advances have shown that large language models (LLMs) exhibit strong pattern recognition and reasoning abilities over complex sequences. The challenge lies in effectively aligning wireless communication data with the modalities used in natural language processing to fully harness these capabilities. In this work, we introduce Csi-LLM, a novel LLM-powered downlink channel prediction technique that models variable-step historical sequences. To ensure effective cross-modality application, we align the design and training of Csi-LLM with the processing of natural language tasks, leveraging the LLM's next-token generation capability for predicting the next step in channel state information (CSI). Simulation results demonstrate the effectiveness of this alignment strategy, with Csi-LLM consistently delivering stable performance improvements across various scenarios and showing significant potential in continuous multi-step prediction.
• Abstract（参考訳）: ダウンリンクチャネル時間予測は、MIMO(Multiple-Input multiple-output)システムにおいて重要な技術である。 しかし、固定ステップの履歴シーケンスに依存する既存の手法は、チャネル予測の精度、実用性、スケーラビリティを著しく制限している。 近年の進歩により、大規模言語モデル(LLM)は複雑な配列に対して強いパターン認識と推論能力を示すことが示されている。 この課題は、これらの機能を完全に活用するために、無線通信データを自然言語処理で使用されるモダリティと効果的に整合させることである。 本研究では,可変ステップ履歴列をモデル化するLLMを用いたダウンリンクチャネル予測技術であるCsi-LLMを紹介する。 そこで我々は,Csi-LLMの設計と訓練を自然言語処理と整合させ,チャネル状態情報(CSI)の次のステップを予測するためのLLMの次トーケン生成機能を活用する。 Csi-LLMは、様々なシナリオで安定した性能向上を実現し、連続的な多段階予測において有意なポテンシャルを示す。

関連論文リスト

• LinFormer: A Linear-based Lightweight Transformer Architecture For Time-Aware MIMO Channel Prediction [39.12741712294741]
  第6世代(6G)モバイルネットワークは、ハイモビリティ通信をサポートする上で、新たな課題をもたらす。 本稿では,スケーラブルで全線形なエンコーダのみのトランスフォーマーモデルに基づく,革新的なチャネル予測フレームワークLinFormerを提案する。 提案手法は,高い予測精度を維持しつつ,計算複雑性を大幅に低減し,コスト効率のよい基地局(BS)の展開に適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T13:04:23Z)
• Beam Prediction based on Large Language Models [51.45077318268427]
  ミリ波(mmWave)通信は次世代無線ネットワークに期待できるが、パス損失は大きい。 長短期記憶(LSTM)のような従来のディープラーニングモデルでは、ビーム追跡精度が向上するが、ロバスト性や一般化が不足している。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,ビーム予測の堅牢性を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T12:40:01Z)
• Boosting Vision-Language Models with Transduction [12.281505126587048]
  本稿では,視覚言語モデルのための新しい,計算効率の良いトランスダクティブアプローチであるTransCLIPを提案する。 TransCLIPは、一般的なinductive zero- and few-shotモデルの上に、プラグイン・アンド・プレイモジュールとして適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T23:09:30Z)
• MCDFN: Supply Chain Demand Forecasting via an Explainable Multi-Channel Data Fusion Network Model [0.0]
  CNN,Long Short-Term Memory Network (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU)を統合したハイブリッドアーキテクチャであるMulti-Channel Data Fusion Network (MCDFN)を紹介する。 我々の比較ベンチマークは、MCDFNが他の7つのディープラーニングモデルより優れていることを示している。 本研究は,需要予測手法を進歩させ,MCDFNをサプライチェーンシステムに統合するための実践的ガイドラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T14:30:00Z)
• In-Context Learning for MIMO Equalization Using Transformer-Based Sequence Models [44.161789477821536]
  大規模な事前学習シーケンスモデルには、コンテキスト内学習(ICL)を実行する能力がある ICLでは、新しい入力に関する決定は、入力の直接マッピングと与えられたタスクからのいくつかの例を通して行われる。 我々は,変圧器をベースとしたICLのしきい値挙動を数値計算により示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T15:09:04Z)
• Cross-modal Prompts: Adapting Large Pre-trained Models for Audio-Visual Downstream Tasks [55.36987468073152]
  本稿では,DG-SCT(Dual-Guided Space-Channel-Temporal)アテンション機構を提案する。 DG-SCTモジュールはトレーニング可能なクロスモーダル・インタラクション・レイヤを事前トレーニングされたオーディオ・ビジュアル・エンコーダに組み込む。 提案手法は, AVE, AVVP, AVS, AVQA, AVQAを含む複数のダウンストリームタスクにまたがる最先端の処理結果を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T05:24:20Z)
• State Sequences Prediction via Fourier Transform for Representation Learning [111.82376793413746]
  本研究では,表現表現を効率よく学習する新しい方法である,フーリエ変換(SPF)による状態列予測を提案する。 本研究では,状態系列における構造情報の存在を理論的に解析する。 実験により,提案手法はサンプル効率と性能の両面で,最先端のアルゴリズムよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T14:47:02Z)
• Amortizing intractable inference in large language models [56.92471123778389]
  難治性後部分布のサンプルとして, 償却ベイズ推定を用いる。 我々は,LLMファインチューニングの分散マッチングパラダイムが,最大習熟の代替となることを実証的に実証した。 重要な応用として、チェーン・オブ・ソート推論を潜在変数モデリング問題として解釈する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T16:36:08Z)
• Large AI Model Empowered Multimodal Semantic Communications [48.73159237649128]
  本稿では,Large AI Model-based Multimodal SC (LAMMSC) フレームワークを提案する。 まず、条件付きマルチモーダルアライメント(MMA)を提案し、マルチモーダルデータと非モーダルデータ間の変換を可能にする。 次に、パーソナライズされたLLMベースの知識ベース(LKB)を提案し、ユーザがパーソナライズされたセマンティック抽出やリカバリを行うことができる。 最後に,CGE(Generative Adversarial Network-based Channel Estimation)を用いて,無線チャネルの状態情報を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-03T19:24:34Z)
• Instruction Position Matters in Sequence Generation with Large Language Models [67.87516654892343]
  大規模言語モデル(LLM)は、翻訳や要約といった条件付きシーケンス生成タスクを実行することができる。 入力文の後にタスク命令の位置をシフトさせることにより,LLMの指示追従能力を向上させることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T12:36:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。