Generative AI-in-the-loop: Integrating LLMs and GPTs into the Next Generation Networks

要約

近年、機械学習 (ML) 技術により、インテリジェントなモバイル ネットワークの機会が数多く生まれ、ネットワーク運用の自動化が加速しています。
ただし、複雑なネットワーク タスクには、従来の ML アルゴリズムの能力を超える変数や考慮事項が含まれる場合があります。
一方、大規模言語モデル (LLM) が最近登場し、さまざまな分野にわたる認知タスクにおいて人間レベルに近いパフォーマンスを実証しています。
しかし、彼らは依然として幻覚を起こしやすく、基本的な作業においては常識が欠けていることがよくあります。
したがって、それらは人間の補助ツールとして見なされます。
この研究では、「生成型 AI インザループ」の概念を提案し、LLM の意味理解、コンテキスト認識、および推論能力を利用して、人間がモバイル通信ネットワークにおける複雑な状況や予期せぬ状況に対処できるように支援します。
私たちは、LLM と ML モデルを組み合わせることで、それぞれの機能を活用し、どちらかのモデルを単独で使用するよりも優れた結果を達成できると考えています。
この考えを裏付けるために、まず LLM の機能を分析し、従来の ML アルゴリズムと比較します。
次に、次世代ネットワークの要件に合わせて、LLM ベースのアプリケーションの可能性を検討します。
ML と LLM の統合をさらに検討し、モバイル ネットワークでこれらをどのように併用できるかについて説明します。
既存の調査とは異なり、私たちの調査は LLM と従来の ML 駆動の次世代ネットワークとの融合に重点を置いており、既存の調査を包括的に改良するものとして機能します。
最後に、LLM によって生成された合成データを使用して ML ベースのネットワーク侵入検出を強化するケース スタディを紹介します。
私たちのケーススタディは、私たちが提案したアイデアの利点をさらに実証しています。

要約(オリジナル)

In recent years, machine learning (ML) techniques have created numerous opportunities for intelligent mobile networks and have accelerated the automation of network operations. However, complex network tasks may involve variables and considerations even beyond the capacity of traditional ML algorithms. On the other hand, large language models (LLMs) have recently emerged, demonstrating near-human-level performance in cognitive tasks across various fields. However, they remain prone to hallucinations and often lack common sense in basic tasks. Therefore, they are regarded as assistive tools for humans. In this work, we propose the concept of ‘generative AI-in-the-loop’ and utilize the semantic understanding, context awareness, and reasoning abilities of LLMs to assist humans in handling complex or unforeseen situations in mobile communication networks. We believe that combining LLMs and ML models allows both to leverage their respective capabilities and achieve better results than either model alone. To support this idea, we begin by analyzing the capabilities of LLMs and compare them with traditional ML algorithms. We then explore potential LLM-based applications in line with the requirements of next-generation networks. We further examine the integration of ML and LLMs, discussing how they can be used together in mobile networks. Unlike existing studies, our research emphasizes the fusion of LLMs with traditional ML-driven next-generation networks and serves as a comprehensive refinement of existing surveys. Finally, we provide a case study to enhance ML-based network intrusion detection with synthesized data generated by LLMs. Our case study further demonstrates the advantages of our proposed idea.

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