論文の概要: An Autonomous Network Orchestration Framework Integrating Large Language Models with Continual Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16198v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 11:53:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:56:14.854931
• Title: An Autonomous Network Orchestration Framework Integrating Large Language Models with Continual Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 継続強化学習による大規模言語モデルの統合型自律ネットワークオーケストレーションフレームワーク
• Authors: Masoud Shokrnezhad, Tarik Taleb,
• Abstract要約: 本稿では,SemCom対応SAGINのためのARC(Autonomous Reinforcement Coordination)というフレームワークを提案する。 ARCはオーケストレーションを2層に分割し、LLMを高レベルの計画に、RLエージェントを低レベルの意思決定に利用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.3347292702828
• License:
• Abstract: 6G networks aim to achieve global coverage, massive connectivity, and ultra-stringent requirements. Space-Air-Ground Integrated Networks (SAGINs) and Semantic Communication (SemCom) are essential for realizing these goals, yet they introduce considerable complexity in resource orchestration. Drawing inspiration from research in robotics, a viable solution to manage this complexity is the application of Large Language Models (LLMs). Although the use of LLMs in network orchestration has recently gained attention, existing solutions have not sufficiently addressed LLM hallucinations or their adaptation to network dynamics. To address this gap, this paper proposes a framework called Autonomous Reinforcement Coordination (ARC) for a SemCom-enabled SAGIN. This framework employs an LLM-based Retrieval-Augmented Generator (RAG) monitors services, users, and resources and processes the collected data, while a Hierarchical Action Planner (HAP) orchestrates resources. ARC decomposes orchestration into two tiers, utilizing LLMs for high-level planning and Reinforcement Learning (RL) agents for low-level decision-making, in alignment with the Mixture of Experts (MoE) concept. The LLMs utilize Chain-of-Thought (CoT) reasoning for few-shot learning, empowered by contrastive learning, while the RL agents employ replay buffer management for continual learning, thereby achieving efficiency, accuracy, and adaptability. Simulations are provided to demonstrate the effectiveness of ARC, along with a comprehensive discussion on potential future research directions to enhance and upgrade ARC.
• Abstract（参考訳）: 6Gネットワークは、グローバルなカバレッジ、巨大な接続性、そして超強い要求を達成することを目指している。 Space-Air-Ground Integrated Networks (SAGINs) と Semantic Communication (SemCom) はこれらの目標を実現するのに不可欠であるが、リソースオーケストレーションにはかなりの複雑さが伴う。 ロボット工学の研究からインスピレーションを得て、この複雑さを管理するための実行可能なソリューションは、Large Language Models (LLMs) の応用である。 ネットワークオーケストレーションにおけるLLMの使用は近年注目されているが、既存のソリューションではLLMの幻覚やネットワーク力学への適応に十分対応していない。 このギャップに対処するために,SemCom 対応 SAGIN のための Autonomous Reinforcement Coordination (ARC) というフレームワークを提案する。 このフレームワークは、LLMベースのRetrieval-Augmented Generator(RAG)を使用して、サービス、ユーザ、リソースを監視し、収集したデータを処理し、HAP(Hierarchical Action Planner)はリソースを編成する。 ARCはオーケストレーションを2層に分解し、LLMを高レベルの計画計画に、RLエージェントを低レベルの意思決定に利用し、Mixture of Experts (MoE) の概念に沿った。 LLMは、少数のショット学習のためのChain-of-Thought(CoT)推論をコントラスト学習によって強化し、一方RLエージェントは連続学習のためにリプレイバッファ管理を採用し、効率、精度、適応性を達成する。 ARCの有効性を実証するためにシミュレーションが提供され、ARCの強化とアップグレードに向けた今後の研究の方向性について包括的な議論がなされている。

関連論文リスト

• eFedLLM: Efficient LLM Inference Based on Federated Learning [1.6179784294541053]
  大言語モデル(LLMs)は人工知能(AI)の転換期を告げる 本稿では, LLM推論の運用効率と費用対効果を高める効果的な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T22:50:02Z)
• Large Language Model as a Catalyst: A Paradigm Shift in Base Station Siting Optimization [62.16747639440893]
  大規模言語モデル(LLM)とその関連技術は、特に迅速な工学とエージェント工学の領域において進歩している。 提案するフレームワークは、検索拡張生成(RAG)を組み込んで、ドメイン固有の知識を取得してソリューションを生成するシステムの能力を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T08:43:32Z)
• CoMMIT: Coordinated Instruction Tuning for Multimodal Large Language Models [68.64605538559312]
  本稿では,MLLM命令のチューニングを理論的・経験的両面から解析する。 そこで本研究では,学習バランスを定量的に評価する尺度を提案する。 さらに,MLLMの生成分布の更新を促進する補助的損失正規化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T23:18:55Z)
• Sibyl: Simple yet Effective Agent Framework for Complex Real-world Reasoning [12.80689911863731]
  Sibylは、最小限のツールセットを効率的に活用することによって、複雑な推論タスクに取り組むように設計された強力なフレームワークである。 Sibylは、最終回答を自己定義し、包括的でバランスの取れたアプローチを確保するために、マルチエージェントの議論に基づく陪審を実施。 GAIAベンチマークテストセットの実験結果から,Sibylエージェントは平均スコア34.55%の最先端性能を実現していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T13:45:40Z)
• 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)
• Towards Efficient LLM Grounding for Embodied Multi-Agent Collaboration [70.09561665520043]
  本稿では,多エージェント協調のための新しいフレームワークを提案する。これは,効率的な自己調整のための強化アドバンテージフィードバック(Reinforced Advantage feedback, ReAd)を導入する。 強化学習における重み付き回帰を多エージェントシステムに拡張して理論的解析を行う。 Over-AIと難解なRoCoBenchの実験は、ReAdが成功率のベースラインを超え、エージェントの相互作用ステップを著しく減少させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:33:19Z)
• Large Language Models (LLMs) Assisted Wireless Network Deployment in Urban Settings [0.21847754147782888]
  大きな言語モデル(LLM)は、言語理解と人間に似たテキスト生成に革命をもたらした。 本稿では,6G(第6世代)無線通信技術におけるLCMの電力利用技術について検討する。 無線通信におけるネットワーク展開にLLMを利用する新しい強化学習(RL)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T05:19:51Z)
• When Large Language Models Meet Optical Networks: Paving the Way for Automation [17.4503217818141]
  物理層をインテリジェントに制御し,アプリケーション層との相互作用を効果的に行うことを目的として,LLMを利用した光ネットワークのフレームワークを提案する。 提案手法は,ネットワークアラーム解析とネットワーク性能最適化の2つの典型的なタスクで検証される。 良好な応答精度と2,400個のテスト状況のセマティックな類似性は、光ネットワークにおけるLLMの大きな可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T10:46:33Z)
• An Embarrassingly Simple Approach for LLM with Strong ASR Capacity [56.30595787061546]
  我々は,音声基礎エンコーダと大規模言語モデル(LLM)を用いて,音声処理の分野で最も重要な課題の1つを解決することに注力する。 最近の研究は、音声エンコーダの出力を時間的に圧縮したり、プロジェクタのモーダルアライメントに対処したり、LLMのパラメータ効率の良い微調整を利用するといった複雑な設計をしている。 そこで本研究では,市販の音声エンコーダLLMと,トレーニング可能な唯一の線形プロジェクタの単純な構成がASRタスクに適しているのに対して,繊細な設計は必要ないことを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T23:25:04Z)
• 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)
• LMRL Gym: Benchmarks for Multi-Turn Reinforcement Learning with Language Models [56.25156596019168]
  本稿では,LMRL-Gymベンチマークを用いて,大規模言語モデル(LLM)のマルチターンRLの評価を行う。 我々のベンチマークは8つの異なる言語タスクで構成されており、複数ラウンドの言語相互作用が必要であり、オープンエンド対話やテキストゲームにおける様々なタスクをカバーする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T03:59:31Z)

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。