Oct, 2023

通信工程角度下生成式人工智能时代中的电信 AI 本机系统

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TL;DR人工智能（AI）和基础模型（FMs）的快速进展引领了各个行业的变革，本文探讨了 FMs 在电信行业中的整合及 AI 原生电信的概念，并重点强调了 AI 原生优先方法的工程考虑和独特挑战。尽管 FMs 有巨大潜力，但在重要的电信环境中，伦理、监管和运营挑战需要谨慎考虑。本文对于在激烈竞争的市场中蓬勃发展至关重要。
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发现论文，激发创造
  • 大型语言模型在电信行业的应用：下一个重大趋势？

    介绍引导性人工智能在电信领域中，为无线网络提供新机遇与应用的可能性，借助大型语言模型技术，实现具有人工智能的无线通信新领域的发展。

    Jun, 2023

  • 通过大型语言模型了解电信语言

    本文介绍了如何使用 Fine-tune 调整预训练语言模型，例如 BERT、RoBERTa 和 GPT-2，来识别电信领域的文档中的工作组标准，其准确率可达 84.6%。

    Jun, 2023

  • 生成人工智能与过程系统工程：下一个前沿

    本文探讨了新兴生成式人工智能（GenAI）模型，如大型语言模型（LLM），如何增强过程系统工程（PSE）中的解决方法学。研究发现，这些尖端的 GenAI 模型，特别是基础模型（FM），在广泛的任务范围内，如回答查询、图像生成和复杂决策等方面提供了多功能适应性。本文深入介绍了经典和新兴的 GenAI 模型，包括 FM，并探讨了它们在 PSE 的关键领域内的应用，如合成和设计、优化和整合以及过程监测和控制。此外，本文还讨论了在充分利用 GenAI 在 PSE 中的潜力方面所面临的潜在挑战，包括多尺度建模、数据要求、评估指标和基准、以及信任与安全性，从而加深对如何将 GenAI 有效集成到系统分析、设计、优化、运营、监控和控制中的探讨。该研究为未来关于在 PSE 中应用新兴 GenAI 的研究提供了指导。

    Feb, 2024

  • 电信领域的大型语言模型（LLM）：原则、关键技术和机遇的全面调研

    大型语言模型 (LLMs) 在最近因其出色的理解和推理能力而受到了广泛关注，取得了许多领域的巨大进展。LLM 技术的进步也为电信领域的许多任务自动化提供了有希望的机会。本工作旨在提供 LLM-enabled 电信网络的全面概述，介绍了 LLM 的基本原理、关键技术和电信应用，并给出了未来发展方向。

    May, 2024

  • AI 本地化互联框架用于集成 6G 系统中的大语言模型技术

    6G 体系结构中人工智能和大型语言模型（LLMs）以及预训练的广义变压器（GPT）的无缝集成将在 AI 中心化操作和下一代通信范式中起到关键作用。

    Nov, 2023

  • 通信行业的大型语言模型：即将对行业产生的影响

    大型语言模型 (LLMs) 对于自然语言处理 (NLP) 领域以外的许多领域产生了深远的影响，并引起了前所未有的关注。该研究深入探讨了 LLMs 的内部工作机制，提供了对其当前能力和局限性的深入洞察。此外，研究还揭示了在电信领域内使用 LLMs 面临的独特挑战，以及可以在电信行业中实施的使用案例和研究方向。解决这些挑战是充分利用 LLMs 潜力、完全发挥其在电信领域中能力的重要一步。

    Aug, 2023

  • 利用大型语言模型理解电信标准

    通过评估最新的大型语言模型作为第三代合作伙伴计划（3GPP）文件参考的问答助手的能力，本文提供了性能评估的基准和测量方法，进行了数据预处理和微调，提供了适用于所有语言模型的增加响应准确性的指南，并提供了一种名为 TeleRoBERTa 的模型，其性能与基础语言模型相当，但参数数量少一个数量级。结果表明，大型语言模型可以作为电信技术文件的可靠参考工具，因此在故障排除、维护、网络运营和软件产品开发等多个领域具有潜力。

    Apr, 2024

  • 电信领域中 LLMs 的能力和局限性观察

    本文分析了引入生成式人工智能（AI）的大型语言模型（LLMs）—— 如 OpenAI 的 ChatGPT、GPT3.5 和 GPT4、谷歌的 Bard、Large Language Model Meta AI（LLaMA）等 —— 在通信界面（特别是企业无线产品和服务）中应用的能力和局限性，并针对 Craddlepoint 公开数据进行多个用例的比较分析，包括领域自适应、内容连贯性、输入扰动和错误的鲁棒性。我们相信这种评估将为数据科学家提供建立面向领域特定需求的定制对话接口的有用见解。

    May, 2023

  • 移动网络中生成式人工智能与批判性思维的融合调查

    本研究旨在考察具备批判性思维能力的生成型人工智能算法的当前状态，并探讨其在移动网络中的潜在应用，以此为未来研究奠定基础。

    Apr, 2024

  • 生成 AI 在循环中：将 LLM 和 GPT 集成到下一代网络

    通过将大型语言模型（LLMs）与机器学习（ML）模型相结合，我们提出了 “生成式 AI 在环” 的概念，利用 LLMs 的语义理解、上下文感知和推理能力来辅助人类处理移动通信网络中的复杂或意外情况，并通过合成数据来增强基于 ML 的网络入侵检测，这进一步展示出我们提出的想法的优势。

    Jun, 2024