論文の概要: Concept-Level AI for Telecom: Moving Beyond Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22359v1
• Date: Fri, 27 Jun 2025 16:20:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 21:12:23.281644
• Title: Concept-Level AI for Telecom: Moving Beyond Large Language Models
• Title（参考訳）: テレコムのためのコンセプトレベルAI:大規模言語モデルを超えて
• Authors: Viswanath Kumarskandpriya, Abdulhalim Dandoush, Abbas Bradai, Ali Belgacem,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、特定の通信問題に効果的に適用できる。 しかし、固有のトークン・バイ・トークン処理と拡張コンテキストを維持する能力の制限により、LLMはテレコム固有の要件を満たすのに苦労している。 本稿は、LCMの採用は単なる段階的なステップではなく、堅牢で効果的なAI駆動型通信管理の実現に向けた進化的な飛躍である、と論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7922382138350863
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The telecommunications and networking domain stands at the precipice of a transformative era, driven by the necessity to manage increasingly complex, hierarchical, multi administrative domains (i.e., several operators on the same path) and multilingual systems. Recent research has demonstrated that Large Language Models (LLMs), with their exceptional general-purpose text analysis and code generation capabilities, can be effectively applied to certain telecom problems (e.g., auto-configuration of data plan to meet certain application requirements). However, due to their inherent token-by-token processing and limited capacity for maintaining extended context, LLMs struggle to fulfill telecom-specific requirements such as cross-layer dependency cascades (i.e., over OSI), temporal-spatial fault correlation, and real-time distributed coordination. In contrast, Large Concept Models (LCMs), which reason at the abstraction level of semantic concepts rather than individual lexical tokens, offer a fundamentally superior approach for addressing these telecom challenges. By employing hyperbolic latent spaces for hierarchical representation and encapsulating complex multi-layered network interactions within concise concept embeddings, LCMs overcome critical shortcomings of LLMs in terms of memory efficiency, cross-layer correlation, and native multimodal integration. This paper argues that adopting LCMs is not simply an incremental step, but a necessary evolutionary leap toward achieving robust and effective AI-driven telecom management.
• Abstract（参考訳）: 電気通信とネットワークの領域は、ますます複雑で階層的になり、複数の管理ドメイン(すなわち、同じ経路上の複数のオペレーター)と多言語システムを管理する必要性により、変革時代の危機に立たされている。 近年の研究では、LLM(Large Language Models)はその例外的な汎用的なテキスト分析とコード生成機能によって、特定の通信問題(例えば、特定のアプリケーション要件を満たすためのデータプランの自動設定)に効果的に適用できることが示されている。 しかし、その固有のトークン・バイ・トークン処理と拡張コンテキストを維持するための限られた能力のため、LLMは層間依存性カスケード(OSI上)、時間的空間的欠陥相関、リアルタイム分散調整といったテレコム固有の要求を満たすのに苦労している。 対照的に、Large Concept Models (LCMs)は、個々の語彙トークンよりもセマンティック概念の抽象化レベルにおいて、これらのテレコムの課題に対処する上で、根本的に優れたアプローチを提供する。 ハイパーボリック潜在空間を用いて階層的表現を行い、複雑な多層ネットワーク相互作用を簡潔な概念埋め込み内にカプセル化することにより、LCMはメモリ効率、層間相関、ネイティブマルチモーダル積分の点でLLMの重大な欠点を克服する。 本稿は、LCMの採用は単なる段階的なステップではなく、堅牢で効果的なAI駆動型通信管理の実現に向けた進化的な飛躍である、と論じる。

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