Apr, 2024

LLM 能否理解计算机网络？走向虚拟系统管理员

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TL;DR人工智能和大型语言模型在管理复杂的现代网络方面具有巨大的潜力，但对于语言模型在理解计算机网络方面的能力尚存在较大的研究空白。本研究通过详尽的实证研究，首次探讨了语言模型对计算机网络的理解程度，并提出了多个研究问题以评估语言模型在网络相关任务中的表现。研究结果表明，虽然私有的语言模型在小型和中型网络中取得了令人瞩目的成果，但对于复杂网络拓扑的理解仍存在挑战，尤其是对于开源模型。此外，我们还提供了关于如何通过提示工程提高某些任务准确性的见解。
发现论文，激发创造
  • 网络大型语言模型：工作流程、进展与挑战

    通过回顾现有工作，我们按类别介绍了应用语言模型于网络领域的突出成果，并详细解释它们在工作流程的不同阶段的操作方式。此外，我们深入探讨了遇到的挑战，讨论了潜在解决方案，并勾勒了未来的研究前景。我们希望这份调查能为研究人员和实践者提供洞见，推动该跨学科研究领域的发展。

    Apr, 2024

  • 大型语言模型与光网络的融合：实现自动化的道路

    提出了一种以 GPT 为基础的光网络框架，通过部署在控制层的智能代理实现对物理层的智能控制和与应用层的高效交互。框架通过用户输入和精心制作的提示来从光网络专业领域的全面资源库中提取领域知识，并生成控制指令和结果表示，以实现在光网络的自主运行和维护。研究还详细描述了进行提示工程、建立领域知识库和执行复杂任务的方法，然后在网络告警分析和网络性能优化这两个典型任务上对所提出的框架进行了验证，2,400 个测试情境的响应准确率和语义相似性显示了 GPT 在光网络中巨大的潜力。

    May, 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

  • 商业中 LLM 益处的实际检验

    大型语言模型（LLMs）在理解和生成任务方面取得了显著的表现，但其在偏见、上下文理解和对提示的敏感性方面存在限制，因此对其在实际应用中的准备性产生了担忧。本文通过对四个可访问的 LLMs 使用真实世界数据进行的实验，深入研究了 LLMs 在业务流程中的实用性和准备性。研究结果对希望利用生成式人工智能的组织具有重大影响，并为未来的研究方向提供了宝贵的见解。据我们所知，这是第一项将 LLMs 应用于核心业务运营和挑战的定量研究。

    Jun, 2024

  • 大型语言模型在电信领域的语言智能

    在自然语言处理领域中，本研究通过对四个知名的大型语言模型（Llama-2，Falcon，Mistral 和 Zephyr）进行全面的零样本评估，与最先进的微调模型进行性能比较，评估了大型语言模型在电信领域内的知识和理解能力，并发现零样本的大型语言模型能够在这一领域内达到与当前最先进微调模型相当的性能水平，突显了大型语言模型作为理解这一领域不足的各个方面的有价值资源的潜力。

    Feb, 2024

  • WirelessLLM: 大规模语言模型赋能无线智能

    这篇研究论文介绍了一种名为 WirelessLLM 的综合框架，旨在将大型语言模型应用于无线通信网络领域，并解决其独特挑战和需求。通过确定知识对齐、知识融合和知识演进三个基本原则，并探讨了构建 WirelessLLM 的关键技术，包括提示工程、检索增强生成、工具使用、多模态预训练和领域特定微调。此外，还展示了 WirelessLLM 在解决无线网络典型问题方面的实际应用和益处，并提出了未来研究的挑战和潜在方向。

    May, 2024

  • 软件工程项目中对 LLMs 的使用和感知的实证研究

    论文研究了大型语言模型（LLMs）在学术软件工程项目中的实用性，包括 AI 生成的代码、代码生成的提示以及将代码集成到代码库中的人工干预水平。研究结果表明，LLMs 在软件开发的早期阶段，特别是在生成基础代码结构和语法、错误调试方面，可以发挥重要作用。这些发现为我们提供了一个有效利用 LLMs 提高软件工程学生的生产力的框架，并强调了将教育重点转向为学生成功进行人工智能协作的必要性。

    Jan, 2024

  • LLMs 是否能够推理计算？

    利用分布式网络的 “归纳学习” 方法可以提高小型语言模型的推理能力，从而弥补其依赖统计模式容易产生错误答案的局限性，并可能使其逼近高参数模型在逻辑应用上所取得的水平，从而弥合人类和大型语言模型在各个领域之间的逻辑差距。

    Feb, 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

  • 大型语言模型（LLMs）辅助城市环境下的无线网络部署

    利用大型语言模型（LLMs）为六代（6G）无线通信技术引入一种基于强化学习的新框架，该框架在都市环境中通过训练 RL 代理并结合卷积神经网络（CNNs）利用 LLMs 的优势以及减轻其限制，在优化区域覆盖范围的网络部署中表现出色。

    May, 2024