論文の概要: LINKs: Large Language Model Integrated Management for 6G Empowered Digital Twin NetworKs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19811v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 17:41:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 10:01:39.336784
• Title: LINKs: Large Language Model Integrated Management for 6G Empowered Digital Twin NetworKs
• Title（参考訳）: LINKs:大型言語モデル統合管理
• Authors: Shufan Jiang, Bangyan Lin, Yue Wu, Yuan Gao,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の6G内蔵DTネットワーク管理への応用について検討する。 提案手法は, 遅延遅延を最小限に抑えるため, 関連データを選択的に検索することで遅延遅延を最小化できる。 シミュレーションの結果、データプランニングとネットワーク管理の性能改善が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.9867096875429615
• License:
• Abstract: In the rapidly evolving landscape of digital twins (DT) and 6G networks, the integration of large language models (LLMs) presents a novel approach to network management. This paper explores the application of LLMs in managing 6G-empowered DT networks, with a focus on optimizing data retrieval and communication efficiency in smart city scenarios. The proposed framework leverages LLMs for intelligent DT problem analysis and radio resource management (RRM) in fully autonomous way without any manual intervention. Our proposed framework -- LINKs, builds up a lazy loading strategy which can minimize transmission delay by selectively retrieving the relevant data. Based on the data retrieval plan, LLMs transform the retrieval task into an numerical optimization problem and utilizing solvers to build an optimal RRM, ensuring efficient communication across the network. Simulation results demonstrate the performance improvements in data planning and network management, highlighting the potential of LLMs to enhance the integration of DT and 6G technologies.
• Abstract（参考訳）: デジタルツイン(DT)と6Gネットワークの急速な発展の中で,大規模言語モデル(LLM)の統合は,ネットワーク管理に対する新たなアプローチを示す。 本稿では, スマートシティのシナリオにおけるデータ検索と通信効率の最適化に焦点をあて, 6G を利用した DT ネットワーク管理における LLM の適用について検討する。 提案フレームワークは,手動による介入を伴わない完全自律方式で,インテリジェントDT問題解析と無線リソース管理(RRM)にLLMを利用する。 提案するフレームワーク - LINK は遅延ロード戦略を構築し,関連するデータを選択的に検索することで送信遅延を最小限に抑える。 データ検索計画に基づき、LLMは検索タスクを数値最適化問題に変換し、解法を利用して最適なRCMを構築し、ネットワーク間の効率的な通信を確保する。 シミュレーションの結果,データプランニングとネットワーク管理の性能向上が示され,DT技術と6G技術の統合性を高めるLLMの可能性が強調された。

関連論文リスト

• Meta Reinforcement Learning Approach for Adaptive Resource Optimization in O-RAN [6.326120268549892]
  Open Radio Access Network (O-RAN) は、前例のない効率性と適応性を持つ現代のネットワークの変動要求に対処する。 本稿では,モデルに依存しないメタラーニング(MAML)にインスパイアされたメタ深層強化学習(Meta-DRL)戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T23:04:30Z)
• Leveraging Large Language Models for Integrated Satellite-Aerial-Terrestrial Networks: Recent Advances and Future Directions [47.791246017237]
  統合衛星、航空、地上ネットワーク(ISATN)は多様な通信技術の洗練された収束を表現している。 本稿では,Large Language Models (LLM) を ISATN に統合するトランスフォーメーションの可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T15:23:43Z)
• 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)
• An Overview of Machine Learning-Enabled Optimization for Reconfigurable Intelligent Surfaces-Aided 6G Networks: From Reinforcement Learning to Large Language Models [16.3772708546698]
  RIS支援6Gネットワークに対する機械学習(ML)対応最適化の概要について述べる。 既存の研究と異なり、大規模言語モデル(LLM)がRLとどのように組み合わせてネットワーク最適化問題に対処できるかをさらに議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T03:07:59Z)
• Characterization of Large Language Model Development in the Datacenter [55.9909258342639]
  大きな言語モデル(LLM)は、いくつかの変換タスクにまたがって素晴らしいパフォーマンスを示している。 しかし,大規模クラスタ資源を効率よく利用してLCMを開発することは容易ではない。 我々は,GPUデータセンタAcmeから収集した6ヶ月のLDM開発ワークロードの詳細な評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T13:31:14Z)
• 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)
• When Large Language Model Agents Meet 6G Networks: Perception, Grounding, and Alignment [100.58938424441027]
  モバイル端末とエッジサーバの協調を利用した6GネットワークにおけるAIエージェントの分割学習システムを提案する。 提案システムでは,LLMのための新しいモデルキャッシングアルゴリズムを導入し,コンテキストにおけるモデル利用を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T15:20:59Z)
• Large Language Model Enhanced Multi-Agent Systems for 6G Communications [94.45712802626794]
  本稿では,自然言語を用いたコミュニケーション関連タスクを解くための,カスタマイズされたコミュニケーション知識とツールを備えたマルチエージェントシステムを提案する。 セマンティック通信システムの設計により,提案方式の有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T02:35:57Z)
• Harnessing Scalable Transactional Stream Processing for Managing Large Language Models [Vision] [4.553891255178496]
  大規模言語モデル(LLM)は、広範囲のアプリケーションにまたがって素晴らしいパフォーマンスを示している。 本稿では,トランザクションストリーム処理(TSP)とLLM管理を統合する革命的フレームワークであるTStreamLLMを紹介する。 リアルタイムの患者モニタリングやインテリジェントなトラフィック管理といった実践的なユースケースを通じて、その可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T04:01:02Z)
• Federated Learning over Wireless IoT Networks with Optimized Communication and Resources [98.18365881575805]
  協調学習技術のパラダイムとしてのフェデレートラーニング(FL)は研究の注目を集めている。 無線システム上での高速応答および高精度FLスキームの検証が重要である。 提案する通信効率のよいフェデレーション学習フレームワークは,強い線形速度で収束することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T13:25:57Z)

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。