論文の概要: Multi-Task Semantic Communications via Large Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22064v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 00:57:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:31:15.173063
• Title: Multi-Task Semantic Communications via Large Models
• Title（参考訳）: 大規模モデルによるマルチタスク意味コミュニケーション
• Authors: Wanli Ni, Zhijin Qin, Haofeng Sun, Xiaoming Tao, Zhu Han,
• Abstract要約: 適応型モデル圧縮戦略とフェデレートされた分割微調整アプローチを含む,LAMベースのマルチタスクSemComアーキテクチャを提案する。 近年のローカルおよびグローバルな知識ベースを合成するために,検索拡張生成方式が実装されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.42961176008125
• License:
• Abstract: Artificial intelligence (AI) promises to revolutionize the design, optimization and management of next-generation communication systems. In this article, we explore the integration of large AI models (LAMs) into semantic communications (SemCom) by leveraging their multi-modal data processing and generation capabilities. Although LAMs bring unprecedented abilities to extract semantics from raw data, this integration entails multifaceted challenges including high resource demands, model complexity, and the need for adaptability across diverse modalities and tasks. To overcome these challenges, we propose a LAM-based multi-task SemCom (MTSC) architecture, which includes an adaptive model compression strategy and a federated split fine-tuning approach to facilitate the efficient deployment of LAM-based semantic models in resource-limited networks. Furthermore, a retrieval-augmented generation scheme is implemented to synthesize the most recent local and global knowledge bases to enhance the accuracy of semantic extraction and content generation, thereby improving the inference performance. Finally, simulation results demonstrate the efficacy of the proposed LAM-based MTSC architecture, highlighting the performance enhancements across various downstream tasks under varying channel conditions.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、次世代通信システムの設計、最適化、管理に革命をもたらすことを約束する。 本稿では,大規模AIモデル(LAM)のセマンティックコミュニケーション(SemCom)への統合について,そのマルチモーダルデータ処理と生成機能を活用して検討する。 LAMは、生データからセマンティクスを抽出する前例のない能力をもたらすが、この統合には、高いリソース要求、モデルの複雑さ、様々なモダリティやタスクにまたがる適応性の必要性など、多面的な課題が伴う。 これらの課題を克服するために、適応モデル圧縮戦略と、リソース制限ネットワークにおけるLAMベースのセマンティックモデルの効率的な展開を容易にするためのフェデレート分割微調整アプローチを含む、LAMベースのマルチタスクSemCom(MTSC)アーキテクチャを提案する。 さらに、最新のローカルおよびグローバルな知識ベースを合成し、セマンティック抽出とコンテンツ生成の精度を高め、推論性能を向上させるために、検索拡張生成方式を実装した。 最後に,LAMをベースとしたMTSCアーキテクチャの有効性をシミュレーションにより検証し,様々な下流タスクにおける各種チャネル条件下での性能向上を強調した。

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