論文の概要: A New Paradigm of User-Centric Wireless Communication Driven by Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11696v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 01:43:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 14:37:53.268288
• Title: A New Paradigm of User-Centric Wireless Communication Driven by Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるユーザ中心無線通信の新しいパラダイム
• Authors: Kuiyuan Ding, Caili Guo, Yang Yang, Wuxia Hu, Yonina C. Eldar,
• Abstract要約: 次世代の無線通信は、人工知能とユーザー中心の通信ネットワークを深く統合しようとしている。 本稿では,構造化クエリ言語に対する自然言語を革新的に取り入れた,無線通信のための新しいパラダイムを提案する。 本稿では,物理層における動的意味表現ネットワークを符号化深度に適応させてユーザ要求を満たすプロトタイプシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.16213723669751
• License:
• Abstract: The next generation of wireless communications seeks to deeply integrate artificial intelligence (AI) with user-centric communication networks, with the goal of developing AI-native networks that more accurately address user requirements. The rapid development of large language models (LLMs) offers significant potential in realizing these goals. However, existing efforts that leverage LLMs for wireless communication often overlook the considerable gap between human natural language and the intricacies of real-world communication systems, thus failing to fully exploit the capabilities of LLMs. To address this gap, we propose a novel LLM-driven paradigm for wireless communication that innovatively incorporates the nature language to structured query language (NL2SQL) tool. Specifically, in this paradigm, user personal requirements is the primary focus. Upon receiving a user request, LLMs first analyze the user intent in terms of relevant communication metrics and system parameters. Subsequently, a structured query language (SQL) statement is generated to retrieve the specific parameter values from a high-performance real-time database. We further utilize LLMs to formulate and solve an optimization problem based on the user request and the retrieved parameters. The solution to this optimization problem then drives adjustments in the communication system to fulfill the user's requirements. To validate the feasibility of the proposed paradigm, we present a prototype system. In this prototype, we consider user-request centric semantic communication (URC-SC) system in which a dynamic semantic representation network at the physical layer adapts its encoding depth to meet user requirements. Additionally, two LLMs are employed to analyze user requests and generate SQL statements, respectively. Simulation results demonstrate the effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 次世代のワイヤレス通信は、ユーザー中心の通信ネットワークと人工知能(AI)を深く統合し、ユーザー要求により正確に対処するAIネイティブネットワークの開発を目指している。 大規模言語モデル(LLM)の急速な開発は、これらの目標を実現する大きな可能性を秘めている。 しかし、無線通信にLLMを利用する既存の取り組みは、人間の自然言語と現実世界の通信システムの複雑さの間にかなりのギャップを見落とし、LLMの能力を十分に活用することができないことが多い。 このギャップに対処するために、構造化クエリ言語(NL2SQL)ツールに自然言語を革新的に組み込んだ、無線通信のための新しいLCM駆動パラダイムを提案する。 特に、このパラダイムでは、ユーザ個人の要求が主な焦点です。 ユーザリクエストを受信すると、LLMはまず、関連する通信メトリクスとシステムパラメータの観点から、ユーザの意図を分析する。 その後、構造化クエリ言語(SQL)文を生成し、高性能リアルタイムデータベースから特定のパラメータ値を検索する。 さらに LLM を利用して,ユーザ要求と検索したパラメータに基づいて最適化問題を定式化し,解決する。 この最適化問題の解決策は、ユーザの要求を満たすために、通信システムの調整を駆動する。 提案手法の有効性を検証するため,プロトタイプシステムを提案する。 本稿では,ユーザ要求中心のセマンティックコミュニケーション(URC-SC)システムについて検討し,物理層における動的セマンティック表現ネットワークがそのエンコーディング深度に適応してユーザ要求を満たす方法を提案する。 さらに、ユーザ要求を分析し、SQLステートメントを生成するために、2つのLLMが使用される。 シミュレーションの結果は有効性を示している。

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