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。

関連論文リスト

• Misaligning Reasoning with Answers -- A Framework for Assessing LLM CoT Robustness [3.9930400744726273]
  我々は,回答と推論の関係を調べるために,MATCHAという新しい評価フレームワークを設計する。 教育や医療といった分野では、推論は信頼性をモデル化するための鍵となる。 以上の結果から,LLMは論理的タスクよりも多段階・常識的タスクに対する入力摂動の脆弱性が大きいことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T02:42:16Z)
• Mapping the Minds of LLMs: A Graph-Based Analysis of Reasoning LLM [11.181783720439563]
  大規模言語モデル(LLM)は、拡張されたChain-of-Thought(CoT)生成を通じて洗練された推論能力を示す。 RLMは、数発のプロンプトによる性能劣化など、直感的で不安定な動作を示すことが多い。 RLMの推論過程をより良くモデル化するための統一的なグラフベース分析フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T03:54:57Z)
• A Survey of Scaling in Large Language Model Reasoning [62.92861523305361]
  大規模言語モデル(LLM)推論におけるスケーリングの総合的な検討について述べる。 我々は、多段階推論と論理的整合性を改善する推論ステップにおけるスケーリングを分析する。 我々は、反復モデルの改善による最適化に焦点を当て、トレーニング可能な推論のスケーリングについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-02T23:51:27Z)
• Exploring the Effect of Reinforcement Learning on Video Understanding: Insights from SEED-Bench-R1 [53.894789613838654]
  ビデオ理解におけるMLLMのポストトレーニング手法を評価するためのベンチマークであるSEED-Bench-R1を紹介する。 複雑な現実世界のビデオや、複数の質問の形式での複雑な日常的な計画タスクも含んでいる。 Qwen2-VL-Instruct-7Bをベースモデルとして、RLと教師付き微調整(SFT)を比較した。 我々の詳細な分析では、RLは視覚知覚を増強するが、しばしばコヒーレント推論連鎖を減少させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-31T17:55:23Z)
• R1-Searcher: Incentivizing the Search Capability in LLMs via Reinforcement Learning [87.30285670315334]
  textbfR1-Searcherは、大規模言語モデルの検索能力を高めるために設計された、2段階の結果に基づく新しいRLアプローチである。 本フレームワークは, コールドスタート時に, プロセス報酬や蒸留を必要とせず, RLのみに依存している。 提案手法は, クローズドソースGPT-4o-miniと比較して, 従来の強力なRAG法よりも有意に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T17:14:44Z)
• Deconfounded Causality-aware Parameter-Efficient Fine-Tuning for Problem-Solving Improvement of LLMs [12.48241058167222]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間の指示に基づいて様々なタスクに取り組む際に、顕著な効率性を示した。 しかし、数学や物理学の限界など、推論を必要とするタスクに苦しむことが研究によって明らかになっている。 このことは、LLMが組み込み知識を本当に理解しているか、それとも、コンテンツに対する真の理解なしにトークン分布を複製することを学ぶだけなのかという疑問を提起する。 モデルの推論能力を高めるために,新しいパラメータ効率細調整法であるDecon Causal Adaptation (DCA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T13:17:09Z)
• Towards LogiGLUE: A Brief Survey and A Benchmark for Analyzing Logical Reasoning Capabilities of Language Models [56.34029644009297]
  大規模言語モデル(LLM)は、形式的知識表現(KR)システムの様々な制限を克服する能力を示した。 LLMは誘導的推論において最も優れているが、誘導的推論では最も効果が低い。 モデルの性能を評価するため,シングルタスクトレーニング,マルチタスクトレーニング,および「チェーンオブ思考」知識蒸留細調整技術について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T01:00:50Z)

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。