SAI: Solving AI Tasks with Systematic Artificial Intelligence in Communication Network

要約

人工知能の急速な発展において、複雑な AI タスクを解決することは、インテリジェント モバイル ネットワークにおける重要なテクノロジーです。
インテリジェント モバイル ネットワークにおける特殊な AI モデルは優れたパフォーマンスを発揮しますが、複雑な AI タスクを処理することはできません。
この課題に対処するために、私たちは体系的人工知能 (SAI) を提案します。これは、大規模言語モデル (LLM) と JSON 形式のインテントベースの入力を活用して、自己設計のモデル ライブラリとデータベースを接続することで AI タスクを解決するように設計されたフレームワークです。
具体的には、まず、大規模言語モデル (LLM) と JSON 形式のインテントベースの入力を同時に統合して、さまざまなユーザーの多様なインテント要件を満たすマルチ入力コンポーネントを設計します。
さらに、モデルカードに基づくモデルライブラリモジュールを導入します。これは、モデルカードを使用して、モデルを構成するための異なるモジュール間でペアワイズマッチングを行います。
モデル カードには、対応するモデルの名前と必要なパフォーマンス メトリックが含まれています。
次に、ユーザーのネットワーク要件を受け取ると、選択された複数のモデルの組み合わせに対して各サブタスクを実行し、実行結果と LLM フィードバックに基づいて出力を提供します。
SAI は、LLM の言語機能とモデル ライブラリ内の豊富な AI モデルを活用することで、通信ネットワーク内の多数の複雑な AI タスクを完了し、ネットワークの最適化、リソース割り当て、その他の困難なタスクで目覚ましい結果を達成できます。

要約(オリジナル)

In the rapid development of artificial intelligence, solving complex AI tasks is a crucial technology in intelligent mobile networks. Despite the good performance of specialized AI models in intelligent mobile networks, they are unable to handle complicated AI tasks. To address this challenge, we propose Systematic Artificial Intelligence (SAI), which is a framework designed to solve AI tasks by leveraging Large Language Models (LLMs) and JSON-format intent-based input to connect self-designed model library and database. Specifically, we first design a multi-input component, which simultaneously integrates Large Language Models (LLMs) and JSON-format intent-based inputs to fulfill the diverse intent requirements of different users. In addition, we introduce a model library module based on model cards which employ model cards to pairwise match between different modules for model composition. Model cards contain the corresponding model’s name and the required performance metrics. Then when receiving user network requirements, we execute each subtask for multiple selected model combinations and provide output based on the execution results and LLM feedback. By leveraging the language capabilities of LLMs and the abundant AI models in the model library, SAI can complete numerous complex AI tasks in the communication network, achieving impressive results in network optimization, resource allocation, and other challenging tasks.

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