論文の概要: WirelessGPT: A Generative Pre-trained Multi-task Learning Framework for Wireless Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06877v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 12:38:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:07:09.546599
• Title: WirelessGPT: A Generative Pre-trained Multi-task Learning Framework for Wireless Communication
• Title（参考訳）: WirelessGPT: 無線通信のための生成学習用マルチタスク学習フレームワーク
• Authors: Tingting Yang, Ping Zhang, Mengfan Zheng, Yuxuan Shi, Liwen Jing, Jianbo Huang, Nan Li,
• Abstract要約: 本稿では,無線通信およびセンシングにおけるマルチタスク学習のための先駆的基礎モデルである WirelessGPT を紹介する。 初期パラメータサイズは約8000万で、従来のメソッドやより小さなAIモデルよりも大幅に改善されている。 WirelessGPTは、さまざまなドメインにわたる多様なタスクをサポートする最初の基礎モデルとして、新しいベンチマークを確立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.9521391877271
• License:
• Abstract: This paper introduces WirelessGPT, a pioneering foundation model specifically designed for multi-task learning in wireless communication and sensing. Specifically, WirelessGPT leverages large-scale wireless channel datasets for unsupervised pretraining and extracting universal channel representations, which captures complex spatiotemporal dependencies. In fact,this task-agnostic design adapts WirelessGPT seamlessly to a wide range of downstream tasks, using a unified representation with minimal fine-tuning. By unifying communication and sensing functionalities, WirelessGPT addresses the limitations of task-specific models, offering a scalable and efficient solution for integrated sensing and communication (ISAC). With an initial parameter size of around 80 million, WirelessGPT demonstrates significant improvements over conventional methods and smaller AI models, reducing reliance on large-scale labeled data. As the first foundation model capable of supporting diverse tasks across different domains, WirelessGPT establishes a new benchmark, paving the way for future advancements in multi-task wireless systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,無線通信およびセンシングにおけるマルチタスク学習のための先駆的基礎モデルである WirelessGPT を紹介する。 具体的には、WirelessGPTは、教師なし事前トレーニングと、複雑な時空間依存をキャプチャするユニバーサルチャネル表現の抽出に、大規模無線チャネルデータセットを活用する。 実際、このタスクに依存しない設計は、最小限の微調整で統一された表現を用いて、無線GPTを広範囲の下流タスクにシームレスに適応させる。 コミュニケーションと知覚機能を統一することにより、WirelessGPTはタスク固有のモデルの限界に対処し、ISAC(Integrated Sension and Communication)のためのスケーラブルで効率的なソリューションを提供する。 初期パラメータサイズが約8000万であるため、WirelessGPTは従来のメソッドやより小さなAIモデルよりも大幅に改善され、大規模ラベル付きデータへの依存が軽減される。 WirelessGPTは、さまざまなドメインにわたる多様なタスクをサポートする最初の基礎モデルとして、新しいベンチマークを確立し、マルチタスク無線システムにおける将来の進歩の道を開く。

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