論文の概要: A Trustworthy Multi-LLM Network: Challenges,Solutions, and A Use Case
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03196v1
- Date: Tue, 06 May 2025 05:32:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.223664
- Title: A Trustworthy Multi-LLM Network: Challenges,Solutions, and A Use Case
- Title（参考訳）: 信頼できるマルチLLMネットワーク:課題,解決,そしてユースケース
- Authors: Haoxiang Luo, Gang Sun, Yinqiu Liu, Dusit Niyato, Hongfang Yu, Mohammed Atiquzzaman, Schahram Dustdar,
- Abstract要約: 複数の大規模言語モデル(LLM)を信頼性のあるマルチLLMネットワーク(MultiLLMN)に接続するブロックチェーン対応協調フレームワークを提案する。
このアーキテクチャは、複雑なネットワーク最適化問題に対する最も信頼性が高く高品質な応答の協調評価と選択を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.58213261128626
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) demonstrate strong potential across a variety of tasks in communications and networking due to their advanced reasoning capabilities. However, because different LLMs have different model structures and are trained using distinct corpora and methods, they may offer varying optimization strategies for the same network issues. Moreover, the limitations of an individual LLM's training data, aggravated by the potential maliciousness of its hosting device, can result in responses with low confidence or even bias. To address these challenges, we propose a blockchain-enabled collaborative framework that connects multiple LLMs into a Trustworthy Multi-LLM Network (MultiLLMN). This architecture enables the cooperative evaluation and selection of the most reliable and high-quality responses to complex network optimization problems. Specifically, we begin by reviewing related work and highlighting the limitations of existing LLMs in collaboration and trust, emphasizing the need for trustworthiness in LLM-based systems. We then introduce the workflow and design of the proposed Trustworthy MultiLLMN framework. Given the severity of False Base Station (FBS) attacks in B5G and 6G communication systems and the difficulty of addressing such threats through traditional modeling techniques, we present FBS defense as a case study to empirically validate the effectiveness of our approach. Finally, we outline promising future research directions in this emerging area.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、高度な推論能力のため、コミュニケーションやネットワークにおける様々なタスクにおいて強力なポテンシャルを示す。
しかし、異なるLLMは異なるモデル構造を持ち、異なるコーパスとメソッドを使って訓練されているため、同じネットワーク問題に対して様々な最適化戦略を提供する可能性がある。
さらに、個々のLCMのトレーニングデータの制限は、ホスティングデバイスの潜在的悪意によって増大し、信頼性やバイアスの低い応答をもたらす可能性がある。
これらの課題に対処するために、複数のLLMをMultiLLMN(MultiLLMN)に接続するブロックチェーン対応の協調フレームワークを提案する。
このアーキテクチャは、複雑なネットワーク最適化問題に対する最も信頼性が高く高品質な応答の協調評価と選択を可能にする。
具体的には、関連する作業のレビューから始め、コラボレーションと信頼における既存のLLMの限界を強調し、LLMベースのシステムにおける信頼性の必要性を強調します。
次に提案するTrustworthy MultiLLMNフレームワークのワークフローと設計を紹介する。
B5Gおよび6G通信システムにおけるFalse Base Station(FBS)攻撃の重大さと従来のモデリング手法による脅威への対処が困難であることを踏まえ,本手法の有効性を実証的に検証するためのケーススタディとしてFBSディフェンスを提案する。
最後に,この新興地域での今後の研究の方向性について概説する。
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