論文の概要: DeepSeek-Inspired Exploration of RL-based LLMs and Synergy with Wireless Networks: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09956v2
• Date: Wed, 19 Mar 2025 01:32:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 12:01:10.910125
• Title: DeepSeek-Inspired Exploration of RL-based LLMs and Synergy with Wireless Networks: A Survey
• Title（参考訳）: ディープシークによるRL型LLMの探索と無線ネットワークとの相乗効果:サーベイ
• Authors: Yu Qiao, Phuong-Nam Tran, Ji Su Yoon, Loc X. Nguyen, Choong Seon Hong,
• Abstract要約: 強化学習(RL)に基づく大規模言語モデル(LLM)が注目されている。 無線ネットワークは、RLベースのLLMの強化を必要とする。 無線ネットワークは、RLベースのLLMの効率的なトレーニング、デプロイメント、分散推論のための重要な基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.386915138058416
• License:
• Abstract: Reinforcement learning (RL)-based large language models (LLMs), such as ChatGPT, DeepSeek, and Grok-3, have gained significant attention for their exceptional capabilities in natural language processing and multimodal data understanding. Meanwhile, the rapid expansion of information services has driven the growing need for intelligence, efficient, and adaptable wireless networks. Wireless networks require the empowerment of RL-based LLMs while these models also benefit from wireless networks to broaden their application scenarios. Specifically, RL-based LLMs can enhance wireless communication systems through intelligent resource allocation, adaptive network optimization, and real-time decision-making. Conversely, wireless networks provide a vital infrastructure for the efficient training, deployment, and distributed inference of RL-based LLMs, especially in decentralized and edge computing environments. This mutual empowerment highlights the need for a deeper exploration of the interplay between these two domains. We first review recent advancements in wireless communications, highlighting the associated challenges and potential solutions. We then discuss the progress of RL-based LLMs, focusing on key technologies for LLM training, challenges, and potential solutions. Subsequently, we explore the mutual empowerment between these two fields, highlighting key motivations, open challenges, and potential solutions. Finally, we provide insights into future directions, applications, and their societal impact to further explore this intersection, paving the way for next-generation intelligent communication systems. Overall, this survey provides a comprehensive overview of the relationship between RL-based LLMs and wireless networks, offering a vision where these domains empower each other to drive innovations.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)に基づく大規模言語モデル(ChatGPT、DeepSeek、Grok-3)は、自然言語処理やマルチモーダルデータ理解における例外的な能力において大きな注目を集めている。 一方、情報サービスの急速な拡大により、インテリジェンス、効率的、適応可能な無線ネットワークの必要性が高まっている。 無線ネットワークは、RLベースのLLMの強化を必要とするが、これらのモデルは、アプリケーションシナリオを拡張するために、無線ネットワークの恩恵を受ける。 具体的には、RLベースのLLMは、インテリジェントリソース割り当て、適応的ネットワーク最適化、リアルタイム意思決定を通じて、無線通信システムを強化することができる。 逆に、無線ネットワークは、特に分散コンピューティング環境とエッジコンピューティング環境において、RLベースのLLMの効率的なトレーニング、デプロイメント、分散推論のための重要な基盤を提供する。 この相互の権限は、これらの2つのドメイン間の相互作用をより深く探求する必要性を強調している。 我々は、無線通信の最近の進歩を概観し、関連する課題と潜在的な解決策を強調した。 次に,LL ベースの LLM の進歩について論じ,LLM のトレーニング,課題,潜在的なソリューションの鍵となる技術に注目した。 続いて、これらの2つの分野間の相互のエンパワーメントを探求し、主要なモチベーション、オープンチャレンジ、潜在的なソリューションを強調します。 最後に、今後の方向性、応用、社会的影響に関する洞察を提供し、この交差点をさらに探求し、次世代のインテリジェント通信システムへの道を開く。 全体として、この調査は、RLベースのLLMと無線ネットワークの関係を包括的に概観し、これらのドメインが相互にイノベーションを促進するというビジョンを提供する。

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