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/2503.09956v4
• Date: Mon, 20 Oct 2025 06:44:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:04.529546
• 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, Eui-Nam Huh, Dusit Niyato, Choong Seon Hong,
• Abstract要約: 強化学習(RL)に基づく大規模言語モデル(LLM)は,マルチモーダルデータ理解においてその能力に注目が集まっている。 オープンソースのDeepSeekモデルは、大規模な純粋なRLやコスト効率のトレーニングといった革新的な設計で有名である。 本調査では,無線ネットワークの文脈において,RLをベースとしたLLMを包括的に探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.74626395093496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL)-based large language models (LLMs), such as ChatGPT, DeepSeek, and Grok-3, have attracted widespread attention for their remarkable capabilities in multimodal data understanding. Meanwhile, the rapid expansion of information services has led to a growing demand for AI-enabled wireless networks. The open-source DeepSeek models are famous for their innovative designs, such as large-scale pure RL and cost-efficient training, which make them well-suited for practical deployment in wireless networks. By integrating DeepSeek-style LLMs with wireless infrastructures, a synergistic opportunity arises: the DeepSeek-style LLMs enhance network optimization with strong reasoning and decision-making abilities, while wireless infrastructure enables the broad deployment of these models. Motivated by this convergence, this survey presents a comprehensive DeepSeek-inspired exploration of RL-based LLMs in the context of wireless networks. We begin by reviewing key techniques behind network optimization to establish a foundation for understanding DeepSeek-style LLM integration. Next, we examine recent advancements in RL-based LLMs, using DeepSeek models as a representative example. Building on this, we explore the synergy between the two domains, highlighting motivations, challenges, and potential solutions. Finally, we highlight emerging directions for integrating LLMs with wireless networks, such as quantum, on-device, and neural-symbolic LLM models, as well as embodied AI agents. Overall, this survey offers a comprehensive examination of the interplay between DeepSeek-style LLMs and wireless networks, demonstrating how these domains can mutually enhance each other to drive innovation.
• 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、マルチモーダルデータ理解における顕著な能力で広く注目を集めている。 一方、情報サービスの急速な拡大により、AI対応無線ネットワークの需要が高まっている。 オープンソースのDeepSeekモデルは、大規模な純粋なRLやコスト効率のトレーニングといった革新的な設計で有名であり、無線ネットワークの実用化に適している。 DeepSeekスタイルのLLMは、強力な推論と意思決定能力を備えたネットワーク最適化を強化し、ワイヤレスインフラストラクチャはこれらのモデルの広範な展開を可能にします。 この収束に動機づけられたこの調査は、無線ネットワークの文脈におけるRLに基づくLLMの包括的探索をDeepSeekが着想を得たものである。 我々は、DeepSeekスタイルのLLM統合を理解するための基盤を確立するために、ネットワーク最適化の背後にある重要な技術についてレビューすることから始める。 次に, 代表的な例としてDeepSeekモデルを用いて, RL-based LLMの最近の進歩について検討する。 これに基づいて、私たちは2つのドメイン間のシナジーを探求し、モチベーション、課題、潜在的な解決策を強調します。 最後に、実装されたAIエージェントだけでなく、量子、オンデバイス、ニューラルシンボリックLLMモデルなどの無線ネットワークとLLMを統合するための新たな方向性を強調します。 全体として、この調査はDeepSeekスタイルのLLMと無線ネットワークの相互作用を網羅的に検証し、これらのドメインが相互に強化してイノベーションを促進する方法を示している。

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