論文の概要: NetOrchLLM: Mastering Wireless Network Orchestration with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10107v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 12:48:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:03:31.797044
• Title: NetOrchLLM: Mastering Wireless Network Orchestration with Large Language Models
• Title（参考訳）: NetOrchLLM: 大規模言語モデルによる無線ネットワークオーケストレーションのマスタリング
• Authors: Asmaa Abdallah, Abdullatif Albaseer, Abdulkadir Celik, Mohamed Abdallah, Ahmed M. Eltawil,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、洗練された自然言語理解機能を活用することで、様々な領域に革命をもたらした。 本稿では、様々な無線固有モデルをシームレスにオーケストレーションする無線ネットワークORCHestrator LLMフレームワークであるNetORCHLLMを提案する。 アプローチの実用性を示す包括的なフレームワークが導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.015852090523229
• License:
• Abstract: The transition to 6G networks promises unprecedented advancements in wireless communication, with increased data rates, ultra-low latency, and enhanced capacity. However, the complexity of managing and optimizing these next-generation networks presents significant challenges. The advent of large language models (LLMs) has revolutionized various domains by leveraging their sophisticated natural language understanding capabilities. However, the practical application of LLMs in wireless network orchestration and management remains largely unexplored. Existing literature predominantly offers visionary perspectives without concrete implementations, leaving a significant gap in the field. To address this gap, this paper presents NETORCHLLM, a wireless NETwork ORCHestrator LLM framework that uses LLMs to seamlessly orchestrate diverse wireless-specific models from wireless communication communities using their language understanding and generation capabilities. A comprehensive framework is introduced, demonstrating the practical viability of our approach and showcasing how LLMs can be effectively harnessed to optimize dense network operations, manage dynamic environments, and improve overall network performance. NETORCHLLM bridges the theoretical aspirations of prior research with practical, actionable solutions, paving the way for future advancements in integrating generative AI technologies within the wireless communications sector.
• Abstract（参考訳）: 6Gネットワークへの移行は、データレートの向上、超低レイテンシ、容量向上など、無線通信における前例のない進歩を約束する。 しかし、これらの次世代ネットワークの管理と最適化の複雑さは、大きな課題を呈している。 大規模言語モデル(LLM)の出現は、その洗練された自然言語理解能力を活用することで、様々な領域に革命をもたらした。 しかし、無線ネットワークのオーケストレーションと管理におけるLLMの実践的応用は、いまだに未検討である。 現存する文献は、具体的実装のない幻想的な視点を主に提供し、この分野において大きなギャップを残している。 このギャップに対処するため,本論文では,LLMを用いた無線ネットワークORCHestrator LLMフレームワークであるNetORCHLLMを提案し,その言語理解と生成機能を用いて,無線通信コミュニティから多様な無線固有モデルをシームレスにオーケストレーションする。 網羅的なフレームワークを導入し,LLMを高密度ネットワーク操作の最適化,動的環境の管理,ネットワーク全体の性能向上に効果的に活用する方法を示した。 NETORCHLLMは、実用的で実行可能なソリューションによる事前研究の理論的願望を橋渡しし、ワイヤレス通信セクターにおける生成AI技術の統合における将来の進歩の道を開く。

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