論文の概要: Empowering Large Language Models in Wireless Communication: A Novel Dataset and Fine-Tuning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09631v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 16:19:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:09:39.824965
• Title: Empowering Large Language Models in Wireless Communication: A Novel Dataset and Fine-Tuning Framework
• Title（参考訳）: 無線通信における大規模言語モデルの強化:新しいデータセットと微調整フレームワーク
• Authors: Yushen Lin, Ruichen Zhang, Wenqi Huang, Kaidi Wang, Zhiguo Ding, Daniel K. C. So, Dusit Niyato,
• Abstract要約: 我々は,無線通信アプリケーションのための大規模言語モデル(LLM)の評価と微調整を目的とした,特殊なデータセットを開発した。 データセットには、真/偽と複数選択型を含む、さまざまなマルチホップ質問が含まれている。 本稿では,PVI(Pointwise V-Information)に基づく微調整手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.29965270493238
• License:
• Abstract: In this work, we develop a specialized dataset aimed at enhancing the evaluation and fine-tuning of large language models (LLMs) specifically for wireless communication applications. The dataset includes a diverse set of multi-hop questions, including true/false and multiple-choice types, spanning varying difficulty levels from easy to hard. By utilizing advanced language models for entity extraction and question generation, rigorous data curation processes are employed to maintain high quality and relevance. Additionally, we introduce a Pointwise V-Information (PVI) based fine-tuning method, providing a detailed theoretical analysis and justification for its use in quantifying the information content of training data with 2.24\% and 1.31\% performance boost for different models compared to baselines, respectively. To demonstrate the effectiveness of the fine-tuned models with the proposed methodologies on practical tasks, we also consider different tasks, including summarizing optimization problems from technical papers and solving the mathematical problems related to non-orthogonal multiple access (NOMA), which are generated by using the proposed multi-agent framework. Simulation results show significant performance gain in summarization tasks with 20.9\% in the ROUGE-L metrics. We also study the scaling laws of fine-tuning LLMs and the challenges LLMs face in the field of wireless communications, offering insights into their adaptation to wireless communication tasks. This dataset and fine-tuning methodology aim to enhance the training and evaluation of LLMs, contributing to advancements in LLMs for wireless communication research and applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,無線通信に特化した大規模言語モデル(LLM)の評価と微調整を目的とした,特殊なデータセットを開発する。 データセットには、真/偽と複数選択型を含む、さまざまなマルチホップ質問が含まれている。 エンティティ抽出と質問生成に先進的な言語モデルを活用することにより、厳密なデータキュレーションプロセスを使用して、高品質かつ関連性を維持する。 さらに,PVI(Pointwise V-Information)に基づく微調整手法を導入し,ベースラインと比較して,トレーニングデータの情報内容を2.24\%,1.31\%で定量化するために,詳細な理論的解析と正当性を提供する。 提案手法の実用上の効果を示すため,提案手法を用いて生成する非直交多重アクセス(NOMA)に関する数学的な問題を,技術論文からの最適化問題を要約し,解決するタスクも検討した。 シミュレーションの結果,ROUGE-L測定値が20.9\%の要約タスクでは,顕著な性能向上を示した。 また、細調整LDMのスケーリング法則と無線通信分野におけるLCMの課題について検討し、無線通信タスクへの適応に関する洞察を提供する。 このデータセットと微調整手法は、LSMの訓練と評価を強化することを目的としており、無線通信研究および応用のためのLSMの進歩に貢献している。

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