論文の概要: Large Language Models for Knowledge-Free Network Management: Feasibility Study and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17259v1
• Date: Sun, 06 Oct 2024 07:42:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:40:23.661450
• Title: Large Language Models for Knowledge-Free Network Management: Feasibility Study and Opportunities
• Title（参考訳）: 知識のないネットワーク管理のための大規模言語モデル:可能性研究と機会
• Authors: Hoon Lee, Mintae Kim, Seunghwan Baek, Namyoon Lee, Merouane Debbah, Inkyu Lee,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と呼ばれる基礎モデルの力による,知識のない新しいネットワーク管理パラダイムについて述べる。 LLMは、最小限のシステム情報を含む入力プロンプトから重要なコンテキストを理解することができ、完全に新しいタスクであっても顕著な推論性能を提供する。 計算結果は,知識のないLLMが既存の知識ベース最適化アルゴリズムに匹敵する性能を達成できることを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.70339455624253
• License:
• Abstract: Traditional network management algorithms have relied on prior knowledge of system models and networking scenarios. In practice, a universal optimization framework is desirable where a sole optimization module can be readily applied to arbitrary network management tasks without any knowledge of the system. To this end, knowledge-free optimization techniques are necessary whose operations are independent of scenario-specific information including objective functions, system parameters, and network setups. The major challenge of this paradigm-shifting approach is the requirement of a hyper-intelligent black-box optimizer that can establish efficient decision-making policies using its internal reasoning capabilities. This article presents a novel knowledge-free network management paradigm with the power of foundation models called large language models (LLMs). Trained on vast amounts of datasets, LLMs can understand important contexts from input prompts containing minimal system information, thereby offering remarkable inference performance even for entirely new tasks. Pretrained LLMs can be potentially leveraged as foundation models for versatile network optimization. By eliminating the dependency on prior knowledge, LLMs can be seamlessly applied for various network management tasks. The viability of this approach is demonstrated for resource management problems using GPT-3.5-Turbo. Numerical results validate that knowledge-free LLM optimizers are able to achieve comparable performance to existing knowledge-based optimization algorithms.
• Abstract（参考訳）: 従来のネットワーク管理アルゴリズムは、システムモデルやネットワークシナリオの事前知識に依存してきた。 実際には、システムの知識を必要とせずに、任意のネットワーク管理タスクに単独の最適化モジュールを簡単に適用できる、普遍的な最適化フレームワークが望ましい。 この目的のためには、目的関数、システムパラメータ、ネットワーク設定を含むシナリオ固有の情報に依存しない、知識のない最適化技術が必要である。 このパラダイムシフトアプローチの大きな課題は、内部推論機能を使用して効率的な意思決定ポリシーを確立することができる超知能ブラックボックスオプティマイザの必要性である。 本稿では,大規模言語モデル (LLM) と呼ばれる基礎モデルのパワーを生かした,知識のない新しいネットワーク管理パラダイムを提案する。 大量のデータセットに基づいてトレーニングされたLLMは、最小限のシステム情報を含む入力プロンプトから重要なコンテキストを理解することができる。 事前訓練されたLLMは、多目的ネットワーク最適化の基礎モデルとして利用することができる。 従来の知識への依存をなくすことで、LLMは様々なネットワーク管理タスクにシームレスに適用できる。 GPT-3.5-Turbo を用いた資源管理問題に対して,本手法の有効性を示す。 計算結果は,知識のないLLM最適化アルゴリズムが既存の知識ベース最適化アルゴリズムに匹敵する性能を達成できることを検証した。

関連論文リスト

• Read-ME: Refactorizing LLMs as Router-Decoupled Mixture of Experts with System Co-Design [59.00758127310582]
  本稿では、事前学習された高密度LCMをより小さなMoEモデルに変換する新しいフレームワークRead-MEを提案する。 当社のアプローチでは,専門家の抽出にアクティベーション空間を用いる。 Read-MEは、同様のスケールの他の人気のあるオープンソース高密度モデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T19:48:51Z)
• Optima: Optimizing Effectiveness and Efficiency for LLM-Based Multi-Agent System [75.25394449773052]
  大規模言語モデル (LLM) に基づくマルチエージェントシステム (MAS) は協調的問題解決において顕著な可能性を示している。 通信効率の低下、スケーラビリティの低下、効果的なパラメータ更新方法の欠如などです。 本稿では,コミュニケーション効率とタスク効率を両立させ,これらの課題に対処する新しいフレームワークOptimaを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:00:06Z)
• EVOLvE: Evaluating and Optimizing LLMs For Exploration [76.66831821738927]
  大規模言語モデル(LLM)は、不確実性の下で最適な意思決定を必要とするシナリオにおいて、未調査のままである。 多くのアプリケーションに関係のあるステートレス強化学習環境である,帯域幅を最適に決定できる LLM の (in) 能力の測定を行う。 最適な探索アルゴリズムの存在を動機として,このアルゴリズム知識をLLMに統合する効率的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T17:54:03Z)
• Efficient Prompting for LLM-based Generative Internet of Things [88.84327500311464]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著な能力を示しており、最近、IoT(Internet of Things)アプリケーションにLLMの能力を統合することが研究の注目を集めている。 セキュリティ上の懸念から、多くの機関は最先端の商用LLMサービスへのアクセスを避け、ローカルネットワーク環境でのオープンソースLLMのデプロイと利用を必要としている。 本研究では,LLMを用いた生成IoT(Generative IoT)システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T19:24:00Z)
• Can LLMs Understand Computer Networks? Towards a Virtual System Administrator [15.469010487781931]
  本稿では,大規模言語モデルによるコンピュータネットワークの理解に関する総合的研究を初めて行った。 我々は,プロプライエタリ(GPT4)とオープンソース(Llama2)モデルを用いたマルチコンピュータネットワーク上でのフレームワークの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T07:41:54Z)
• Solution-oriented Agent-based Models Generation with Verifier-assisted Iterative In-context Learning [10.67134969207797]
  エージェントベースのモデル(ABM)は、仮説的な解決策やポリシーの提案と検証に不可欠なパラダイムである。 大きな言語モデル(LLM)は、ドメイン間の知識とプログラミング能力をカプセル化することで、このプロセスの難しさを軽減できる可能性がある。 SAGEは、ターゲット問題に対する自動モデリングおよびソリューション生成のために設計された、汎用的なソリューション指向のABM生成フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T07:59:06Z)
• NetLLM: Adapting Large Language Models for Networking [36.61572542761661]
  我々は,ネットワーク問題を解決するために低努力でLLMの強力な能力を活用するためのコヒーレントな設計を提供する最初のフレームワークであるNetLLMを紹介する。 具体的には、NetLLMはLLMにネットワーク上のマルチモーダルデータを効果的に処理し、タスク固有の回答を効率的に生成する権限を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T04:21:34Z)
• FederatedScope-LLM: A Comprehensive Package for Fine-tuning Large Language Models in Federated Learning [70.38817963253034]
  本稿では, ファインチューニング LLM のこれらの課題について論じ, 本パッケージ FS-LLM を主な貢献として紹介する。 我々は、FLシナリオにおける将来の拡張のために、包括的フェデレーションパラメータ効率の良い微調整アルゴリズムの実装と汎用プログラミングインタフェースを提供する。 本研究では, FS-LLM の有効性を検証し, FL 設定におけるパラメータ効率の高いパラメータ調整アルゴリズムを用いて, 高度な LLM のベンチマークを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T09:40:36Z)
• Enhancing Network Management Using Code Generated by Large Language Models [15.557254786007325]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて自然言語クエリからタスク固有コードを生成することにより,自然言語ベースのネットワーク管理エクスペリエンスを促進する新しいアプローチを提案する。 この方法は、ネットワークオペレーターが生成されたコードを検査できるようにすることで、説明可能性、スケーラビリティ、プライバシの課題に取り組む。 ベンチマークアプリケーションを用いてプロトタイプシステムを設計,評価し,高い精度,コスト効率,さらなる拡張の可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-11T17:49:15Z)

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。