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。
関連論文リスト
- Heterogeneous Group-Based Reinforcement Learning for LLM-based Multi-Agent Systems [25.882461853973897]
本稿では、相対報酬の利点を推定して政策更新を導くマルチエージェント不均一グループ政策最適化(MHGPO)を提案する。
MHGPOは、批判的ネットワークの必要性を排除し、安定性を向上し、計算オーバーヘッドを減らす。
また,効率性と有効性を両立させる3つのグループロールアウトサンプリング戦略も導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-03T10:17:19Z) - A Weighted Byzantine Fault Tolerance Consensus Driven Trusted Multiple Large Language Models Network [53.37983409425452]
大規模言語モデル(LLM)は幅広いアプリケーションで大きな成功を収めています。
近年,MultiLLMネットワーク(MultiLLMN)などの協調フレームワークが導入されている。
重み付きビザンチンフォールトトレランス(WBFT)ブロックチェーンコンセンサス機構によって駆動される新しいTrusted MultiLLMNフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-08T10:04:41Z) - LLM-Net: Democratizing LLMs-as-a-Service through Blockchain-based Expert Networks [1.3846014191157405]
本稿では,LLM(Large Language Models)をサービスとして民主化するブロックチェーンベースのフレームワークであるLLM-Netを紹介する。
LLM-Netは、集合計算資源と分散ドメインの専門知識を活用することで、様々な特定のドメインに対して微調整されたエキスパートモデルを導入している。
我々のシミュレーションはClaude 3.5 Sonnet, Llama 3.1, Grok-2, GPT-4oといった最先端のLCM上に構築され, サービス品質維持における評価に基づくメカニズムの有効性を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-13T12:56:05Z) - R-MTLLMF: Resilient Multi-Task Large Language Model Fusion at the Wireless Edge [78.26352952957909]
マルチタスク大言語モデル(MTLLM)は、ユーザが複数のタスクを効率的に処理するための特殊なモデルを要求する無線エッジにおける多くのアプリケーションにとって重要である。
タスクベクトルによるモデル融合の概念は、MDLLMを生成するための微調整パラメータを組み合わせるための効率的なアプローチとして登場した。
本稿では,最悪の逆攻撃を前提として,エッジユーザがタスクベクトルを介して協調的にMTLMを作成できる問題について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-27T10:57:06Z) - A Survey on LLM-as-a-Judge [20.228675148114245]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で大きな成功を収めています。
LLMは、従来の専門家主導の評価に代わる魅力的な代替手段である。
LLM-as-a-Judgeシステムはどうやって構築できるのか?
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-23T16:03:35Z) - Personalized Wireless Federated Learning for Large Language Models [75.22457544349668]
大規模言語モデル(LLM)は、無線ネットワークにおいて大きな変革をもたらしている。
無線環境では、LLMのトレーニングはセキュリティとプライバシに関する重大な課題に直面している。
本稿では,無線ネットワークにおけるLLMのトレーニング段階の体系的解析を行い,事前学習,命令チューニング,アライメントチューニングを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-20T02:30:21Z) - Building Guardrails for Large Language Models [19.96292920696796]
LLMの入力や出力をフィルタリングするガードレールは、コアセーフガード技術として登場した。
このポジションペーパーでは、現在のオープンソースソリューション(Llama Guard, Nvidia NeMo, Guardrails AI)を詳しく調べ、より完全なソリューションを構築するための課題と道筋について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T16:35:00Z) - Knowledge Fusion of Large Language Models [73.28202188100646]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)における知識融合の概念を紹介する。
我々は、それらの集合的知識と独特な強みを外部化し、それによってターゲットモデルの能力が、どのソースLLMよりも高められるようにします。
この結果から,LLMの融合により,推論やコモンセンス,コード生成など,対象モデルの性能が向上することが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T05:02:46Z) - Corex: Pushing the Boundaries of Complex Reasoning through Multi-Model Collaboration [83.4031923134958]
Corexは,大規模言語モデルを自律エージェントに変換する,新たな汎用戦略スイートだ。
人間の振る舞いにインスパイアされたCorexは、Debate、Review、Retrieveモードといった多様なコラボレーションパラダイムによって構成されている。
我々は,複数のLDMを協調的に演奏することで,既存の手法に比べて性能が著しく向上することが実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-30T07:11:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。