論文の概要: Reasoning Language Models for Root Cause Analysis in 5G Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21974v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 16:21:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.660223
• Title: Reasoning Language Models for Root Cause Analysis in 5G Wireless Networks
• Title（参考訳）: 5G無線ネットワークにおけるルート原因解析のための推論言語モデル
• Authors: Mohamed Sana, Nicola Piovesan, Antonio De Domenico, Yibin Kang, Haozhe Zhang, Merouane Debbah, Fadhel Ayed,
• Abstract要約: モバイルネットワークにおけるルート原因分析(RCA)は、解釈可能性、ドメインの専門知識、因果推論を必要とするため、依然として困難な課題である。 RCAにLarge Language Models(LLM)を利用する軽量フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.074110713679739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Root Cause Analysis (RCA) in mobile networks remains a challenging task due to the need for interpretability, domain expertise, and causal reasoning. In this work, we propose a lightweight framework that leverages Large Language Models (LLMs) for RCA. To do so, we introduce TeleLogs, a curated dataset of annotated troubleshooting problems designed to benchmark RCA capabilities. Our evaluation reveals that existing open-source reasoning LLMs struggle with these problems, underscoring the need for domain-specific adaptation. To address this issue, we propose a two-stage training methodology that combines supervised fine-tuning with reinforcement learning to improve the accuracy and reasoning quality of LLMs. The proposed approach fine-tunes a series of RCA models to integrate domain knowledge and generate structured, multi-step diagnostic explanations, improving both interpretability and effectiveness. Extensive experiments across multiple LLM sizes show significant performance gains over state-of-the-art reasoning and non-reasoning models, including strong generalization to randomized test variants. These results demonstrate the promise of domain-adapted, reasoning-enhanced LLMs for practical and explainable RCA in network operation and management.
• Abstract（参考訳）: モバイルネットワークにおけるルート原因分析(RCA)は、解釈可能性、ドメインの専門知識、因果推論を必要とするため、依然として困難な課題である。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)をRCAに適用した軽量フレームワークを提案する。 そこで我々は,RCA機能をベンチマークするために設計された注釈付きトラブルシューティング問題のデータセットであるTeleLogsを紹介した。 評価の結果,既存のオープンソース推論 LLM はこれらの問題に苦慮し,ドメイン固有の適応の必要性を浮き彫りにしている。 この問題に対処するために,教師付き微調整と強化学習を組み合わせた2段階の学習手法を提案し,LLMの精度と推論品質を改善した。 提案手法は、ドメイン知識を統合し、構造化された多段階の診断説明を生成するための一連のRCAモデルを微調整し、解釈可能性と有効性の両方を改善する。 複数のLLMサイズにわたる広範囲な実験は、ランダム化テスト変種への強い一般化を含む最先端の推論モデルや非推論モデルよりも顕著な性能向上を示した。 これらの結果は、ネットワーク運用および管理における実践的で説明可能なRCAのためのドメイン適応型推論型LCMの可能性を実証している。

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