NetOrchLLM: Mastering Wireless Network Orchestration with Large Language Models

要約

6G ネットワークへの移行により、データ レートの向上、超低遅延、容量の強化など、ワイヤレス通信における前例のない進歩が期待されます。
ただし、これらの次世代ネットワークの管理と最適化は複雑であるため、大きな課題が生じます。
大規模言語モデル (LLM) の出現は、その高度な自然言語理解機能を活用することにより、さまざまな領域に革命をもたらしました。
ただし、ワイヤレス ネットワークのオーケストレーションおよび管理における LLM の実際の応用については、ほとんど調査されていないままです。
既存の文献は主に具体的な実装を伴わない先見的な視点を提供しており、この分野に大きなギャップが残されています。
このギャップに対処するために、このホワイト ペーパーでは、LLM を使用して、言語理解および生成機能を使用して無線通信コミュニティからの多様な無線固有のモデルをシームレスに調整するワイヤレス NETwork ORCHestrator LLM フレームワークである NETORCHLLM を紹介します。
包括的なフレームワークが紹介され、私たちのアプローチの実際的な実行可能性を実証し、LLM を効果的に利用して高密度ネットワーク運用を最適化し、動的な環境を管理し、全体的なネットワーク パフォーマンスを向上させる方法を示します。
NETORCHLLM は、先行研究の理論的願望と実用的で実用的なソリューションを橋渡しし、無線通信分野での生成 AI テクノロジーの統合における将来の進歩への道を開きます。

要約(オリジナル)

The transition to 6G networks promises unprecedented advancements in wireless communication, with increased data rates, ultra-low latency, and enhanced capacity. However, the complexity of managing and optimizing these next-generation networks presents significant challenges. The advent of large language models (LLMs) has revolutionized various domains by leveraging their sophisticated natural language understanding capabilities. However, the practical application of LLMs in wireless network orchestration and management remains largely unexplored. Existing literature predominantly offers visionary perspectives without concrete implementations, leaving a significant gap in the field. To address this gap, this paper presents NETORCHLLM, a wireless NETwork ORCHestrator LLM framework that uses LLMs to seamlessly orchestrate diverse wireless-specific models from wireless communication communities using their language understanding and generation capabilities. A comprehensive framework is introduced, demonstrating the practical viability of our approach and showcasing how LLMs can be effectively harnessed to optimize dense network operations, manage dynamic environments, and improve overall network performance. NETORCHLLM bridges the theoretical aspirations of prior research with practical, actionable solutions, paving the way for future advancements in integrating generative AI technologies within the wireless communications sector.

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