論文の概要: Sensing and Understanding the World over Air: A Large Multimodal Model for Mobile Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21707v1
- Date: Mon, 17 Nov 2025 07:33:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.347752
- Title: Sensing and Understanding the World over Air: A Large Multimodal Model for Mobile Networks
- Title（参考訳）: 空気による世界センシングと理解:モバイルネットワークのための大規模マルチモーダルモデル
- Authors: Zhuoran Duan, Yuhao Wei, Guoshun Nan, Zijun Wang, Yan Yan, Lihua Xiong, Yuhan Ran, Ji Zhang, Jian Li, Qimei Cui, Xiaofeng Tao, Tony Q. S. Quek,
- Abstract要約: 無線ネイティブなマルチモーダル大モデル(WMLM)は、マルチモーダルデータによって物理世界を理解し、理解することができる。
我々は、GPTスタイルのWMLMモデルを構築し、それを現実世界の大規模データセット上で訓練し、無線信号をコントラスト学習のためのアンカーモダリティとして活用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.23869884913339
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large models (LMs), such as ChatGPT, have made a significant impact across diverse domains and hold great potential to facilitate the evolution of network intelligence. Wireless-native multi-modal large models (WMLMs) can sense and understand the physical world through multi-modal data, serving as a key enabler that integrates communication, sensing, and intelligence, and thus they can boost various smart services to billions of users. However, research on WMLMs remains in its infancy, and the construction of domain-specific multi-modal large models for wireless networks is still underexplored. In this paper, we outlines the key characteristics of WMLMs and summarizes existing methods, on the basis of which a wireless-native multimodal training paradigm is proposed. Specifically, we constructed a GPT-style WMLM model and trained it on a real-world large-scale dataset, leveraging wireless signals as an anchor modality for contrastive learning. Our approach demonstrates outstanding performance compared with existing small-scale models and large multi-modal models, validating the feasibility of using wireless signals as a universal modality and highlighting WMLM's potential to emerge as a new paradigm for future wireless networks.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大型モデル(LM)は、様々な領域にわたって大きな影響を与え、ネットワークインテリジェンスの発展を促進する大きな可能性を秘めている。
無線ネイティブなマルチモーダル大モデル(WMLM)は、マルチモーダルデータを通じて物理的な世界を感知し、理解し、コミュニケーション、センシング、インテリジェンスを統合する重要なイネーラとして機能する。
しかし、WMLMの研究はまだ初期段階にあり、無線ネットワークのためのドメイン固有のマルチモーダル・大型モデルの構築はまだ未定である。
本稿では,WMLMのキーとなる特徴を概説し,無線ネイティブなマルチモーダルトレーニングパラダイムを提案する既存手法を要約する。
具体的には、GPTスタイルのWMLMモデルを構築し、実世界の大規模データセット上で学習し、無線信号をコントラスト学習のためのアンカーモダリティとして活用する。
提案手法は、既存の小型モデルや大規模マルチモーダルモデルと比較して優れた性能を示し、無線信号を普遍的なモダリティとして利用できる可能性を検証するとともに、WMLMが将来無線ネットワークの新しいパラダイムとして出現する可能性を強調する。
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