論文の概要: Large Language Models for Wireless Communications: From Adaptation to Autonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21524v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 06:21:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.757886
• Title: Large Language Models for Wireless Communications: From Adaptation to Autonomy
• Title（参考訳）: 無線通信のための大規模言語モデル:適応から自律へ
• Authors: Le Liang, Hao Ye, Yucheng Sheng, Ouya Wang, Jiacheng Wang, Shi Jin, Geoffrey Ye Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は推論、一般化、ゼロショット学習において前例のない能力を提供する。 本稿では,3つの方向にわたる無線システム変換におけるLCMの役割について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.40285060307752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of large language models (LLMs) has revolutionized artificial intelligence, offering unprecedented capabilities in reasoning, generalization, and zero-shot learning. These strengths open new frontiers in wireless communications, where increasing complexity and dynamics demand intelligent and adaptive solutions. This article explores the role of LLMs in transforming wireless systems across three key directions: adapting pretrained LLMs for core communication tasks, developing wireless-specific foundation models to balance versatility and efficiency, and enabling agentic LLMs with autonomous reasoning and coordination capabilities. We highlight recent advances, practical case studies, and the unique benefits of LLM-based approaches over traditional methods. Finally, we outline open challenges and research opportunities, including multimodal fusion, collaboration with lightweight models, and self-improving capabilities, charting a path toward intelligent, adaptive, and autonomous wireless networks of the future.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は人工知能に革命をもたらし、推論、一般化、ゼロショット学習における前例のない能力を提供している。 これらの強みにより、無線通信における新たなフロンティアが開かれ、複雑さとダイナミクスの増大はインテリジェントで適応的なソリューションを必要とする。 本稿では,無線システムにおけるLLMの役割について考察する: コア通信タスクに事前訓練されたLLMを適用すること,多目的性と効率のバランスをとるために無線固有の基礎モデルを開発すること,自律的推論と調整機能を備えたエージェント型LLMを実現すること。 我々は、最近の進歩、実践事例研究、従来の手法に対するLCMベースのアプローチの独特な利点を強調した。 最後に,マルチモーダル融合,軽量モデルとのコラボレーション,自己改善機能など,オープンな課題と研究機会について概説する。

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