論文の概要: ENWAR: A RAG-empowered Multi-Modal LLM Framework for Wireless Environment Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18104v1
• Date: Tue, 08 Oct 2024 16:26:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:40:31.863787
• Title: ENWAR: A RAG-empowered Multi-Modal LLM Framework for Wireless Environment Perception
• Title（参考訳）: ENWAR:無線環境認識のためのRAGを利用したマルチモードLLMフレームワーク
• Authors: Ahmad M. Nazar, Abdulkadir Celik, Mohamed Y. Selim, Asmaa Abdallah, Daji Qiao, Ahmed M. Eltawil,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、6G以降のネットワークにおいて、ネットワーク管理とオーケストレーションを進める上で大きな可能性を秘めている。 本稿では,ENWAR(ENvironment-aWARe search augmented generation-empowered multi-modal LLM framework)を紹介する。 ENWARは、複雑な無線環境を知覚し、解釈し、認知的に処理するマルチモーダル感覚入力をシームレスに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.4860429348784
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) hold significant promise in advancing network management and orchestration in 6G and beyond networks. However, existing LLMs are limited in domain-specific knowledge and their ability to handle multi-modal sensory data, which is critical for real-time situational awareness in dynamic wireless environments. This paper addresses this gap by introducing ENWAR, an ENvironment-aWARe retrieval augmented generation-empowered multi-modal LLM framework. ENWAR seamlessly integrates multi-modal sensory inputs to perceive, interpret, and cognitively process complex wireless environments to provide human-interpretable situational awareness. ENWAR is evaluated on the GPS, LiDAR, and camera modality combinations of DeepSense6G dataset with state-of-the-art LLMs such as Mistral-7b/8x7b and LLaMa3.1-8/70/405b. Compared to general and often superficial environmental descriptions of these vanilla LLMs, ENWAR delivers richer spatial analysis, accurately identifies positions, analyzes obstacles, and assesses line-of-sight between vehicles. Results show that ENWAR achieves key performance indicators of up to 70% relevancy, 55% context recall, 80% correctness, and 86% faithfulness, demonstrating its efficacy in multi-modal perception and interpretation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、6G以降のネットワークにおいて、ネットワーク管理とオーケストレーションを進める上で大きな可能性を秘めている。 しかし、既存のLLMはドメイン固有の知識と、動的無線環境におけるリアルタイムな状況認識に欠かせないマルチモーダル感覚データを扱う能力に限られている。 本稿では,マルチモーダルLLMフレームワークであるENWARを導入することで,このギャップを解消する。 ENWARは、マルチモーダルな感覚入力をシームレスに統合し、複雑な無線環境を知覚し、解釈し、認知的に処理し、人間の解釈可能な状況認識を提供する。 ENWARは、Mistral-7b/8x7bやLLaMa3.1-8/70/405bのような最先端のLLMとDeepSense6GデータセットのGPS、LiDAR、カメラモダリティの組み合わせで評価される。 これらのバニラLLMの一般的な表面的環境記述と比較すると、ENWARはより豊かな空間分析を行い、位置を正確に識別し、障害物を分析し、車両間の視線を評価する。 その結果,ENWARは,最大70%の関連性,55%のコンテキストリコール,80%の正確性,86%の忠実性を実現し,マルチモーダル認識と解釈におけるその有効性を示した。

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