論文の概要: Hermes: A Large Language Model Framework on the Journey to Autonomous Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06490v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 15:12:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:08:18.504380
• Title: Hermes: A Large Language Model Framework on the Journey to Autonomous Networks
• Title（参考訳）: Hermes: 自律ネットワークへの旅における大規模言語モデルフレームワーク
• Authors: Fadhel Ayed, Ali Maatouk, Nicola Piovesan, Antonio De Domenico, Merouane Debbah, Zhi-Quan Luo,
• Abstract要約: 我々は、構造化および説明可能な論理ステップを通じてNDTインスタンスを構築するために、"blueprints"を使用するLLMエージェントのチェーンであるHermesを紹介する。 Hermesは多様なユースケースや構成の自動的、信頼性があり、正確なネットワークモデリングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.82257779966212
• License:
• Abstract: The drive toward automating cellular network operations has grown with the increasing complexity of these systems. Despite advancements, full autonomy currently remains out of reach due to reliance on human intervention for modeling network behaviors and defining policies to meet target requirements. Network Digital Twins (NDTs) have shown promise in enhancing network intelligence, but the successful implementation of this technology is constrained by use case-specific architectures, limiting its role in advancing network autonomy. A more capable network intelligence, or "telecommunications brain", is needed to enable seamless, autonomous management of cellular network. Large Language Models (LLMs) have emerged as potential enablers for this vision but face challenges in network modeling, especially in reasoning and handling diverse data types. To address these gaps, we introduce Hermes, a chain of LLM agents that uses "blueprints" for constructing NDT instances through structured and explainable logical steps. Hermes allows automatic, reliable, and accurate network modeling of diverse use cases and configurations, thus marking progress toward fully autonomous network operations.
• Abstract（参考訳）: セルラーネットワーク操作の自動化に向けた動きは、これらのシステムの複雑さが増すにつれて大きくなっている。 進歩にもかかわらず、ネットワークの振る舞いをモデル化し、目標とする要件を満たすポリシーを定義するための人間の介入に依存しているため、完全な自律性は現在、到達できないままである。 Network Digital Twins (NDT) は、ネットワークインテリジェンスの向上を約束しているが、この技術の実装の成功はユースケース固有のアーキテクチャによって制限されており、ネットワーク自律性の向上におけるその役割を制限している。 セルラーネットワークのシームレスで自律的な管理を可能にするために、より有能なネットワークインテリジェンス、すなわち「通信脳」が必要である。 大規模言語モデル(LLM)は、このビジョンの実現可能性として浮上しているが、ネットワークモデリング、特に多様なデータ型の推論と処理において課題に直面している。 これらのギャップに対処するために、構造化および説明可能な論理ステップを通じてNDTインスタンスを構築するために"blueprints"を使用するLLMエージェントのチェーンであるHermesを紹介します。 Hermesは多様なユースケースや構成の自動的、信頼性があり、正確なネットワークモデリングを可能にし、完全に自律的なネットワークオペレーションに向けた進歩を示す。

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