論文の概要: A Survey on Large Language Models for Communication, Network, and Service Management: Application Insights, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19823v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 20:01:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 21:40:43.039916
• Title: A Survey on Large Language Models for Communication, Network, and Service Management: Application Insights, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: コミュニケーション,ネットワーク,サービス管理のための大規模言語モデルに関する調査:アプリケーションインサイト,課題,今後の方向性
• Authors: Gordon Owusu Boateng, Hani Sami, Ahmed Alagha, Hanae Elmekki, Ahmad Hammoud, Rabeb Mizouni, Azzam Mourad, Hadi Otrok, Jamal Bentahar, Sami Muhaidat, Chamseddine Talhi, Zbigniew Dziong, Mohsen Guizani,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおける非並列性のため、大きな注目を集めている。 本研究では,モバイルネットワークや関連技術,車両ネットワーク,クラウドネットワーク,フォグ/エッジネットワークなど,さまざまな通信ネットワークドメインを対象としたLCMの統合について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.427638898804055
• License:
• Abstract: The rapid evolution of communication networks in recent decades has intensified the need for advanced Network and Service Management (NSM) strategies to address the growing demands for efficiency, scalability, enhanced performance, and reliability of these networks. Large Language Models (LLMs) have received tremendous attention due to their unparalleled capabilities in various Natural Language Processing (NLP) tasks and generating context-aware insights, offering transformative potential for automating diverse communication NSM tasks. Contrasting existing surveys that consider a single network domain, this survey investigates the integration of LLMs across different communication network domains, including mobile networks and related technologies, vehicular networks, cloud-based networks, and fog/edge-based networks. First, the survey provides foundational knowledge of LLMs, explicitly detailing the generic transformer architecture, general-purpose and domain-specific LLMs, LLM model pre-training and fine-tuning, and their relation to communication NSM. Under a novel taxonomy of network monitoring and reporting, AI-powered network planning, network deployment and distribution, and continuous network support, we extensively categorize LLM applications for NSM tasks in each of the different network domains, exploring existing literature and their contributions thus far. Then, we identify existing challenges and open issues, as well as future research directions for LLM-driven communication NSM, emphasizing the need for scalable, adaptable, and resource-efficient solutions that align with the dynamic landscape of communication networks. We envision that this survey serves as a holistic roadmap, providing critical insights for leveraging LLMs to enhance NSM.
• Abstract（参考訳）: 近年の通信ネットワークの急速な進化により、ネットワークの効率性、スケーラビリティ、性能の向上、信頼性の向上といった要求に対処する高度なネットワーク・サービス管理(NSM)戦略の必要性が高まっている。 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおける非並列的な機能とコンテキスト認識の洞察を生成し、多様な通信NSMタスクを自動化するための変革的ポテンシャルを提供するため、大きな注目を集めている。 単一ネットワークドメインを考慮した既存調査とは対照的に,モバイルネットワークや関連技術,車両ネットワーク,クラウドネットワーク,フォグ/エッジネットワークなど,さまざまな通信ネットワークドメインを対象としたLCMの統合について検討する。 まず、LLMの基本的な知識を提供し、汎用およびドメイン固有のLLM、LLMモデルの事前学習と微調整、および通信NSMとの関係を明確に述べる。 ネットワーク監視とレポート,AIによるネットワーク計画,ネットワークデプロイメントと分散,継続的なネットワークサポートといった新たな分類の下で,各ネットワークドメインにおけるNSMタスクのためのLLMアプリケーションを広範囲に分類し,既存の文献とそのコントリビューションを調査した。 そして、既存の課題とオープンな課題、およびLLM駆動型通信NSMの今後の研究方向を特定し、通信ネットワークの動的な状況に合わせて、スケーラブルで適応性があり、リソース効率のよいソリューションの必要性を強調します。 我々は、この調査が総合的なロードマップとして機能し、NSMを強化するためにLLMを活用する上で重要な洞察を提供することを期待している。

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