यह शोधपत्र NetGPT प्रस्तुत करता है, जो इंटरनेट नेटवर्क ट्रैफ़िक के प्रभावी मॉडलिंग के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में पिछले सफल पूर्व-प्रशिक्षण प्रयासों के विपरीत, नेटवर्क ट्रैफ़िक क्षेत्र में इस तरह के प्रयासों का अभाव रहा है। NetGPT विविध नेटवर्क ट्रैफ़िक पैटर्न को एकीकृत टेक्स्ट इनपुट में परिवर्तित करता है, जिससे ट्रैफ़िक समझ और ट्रैफ़िक जनरेशन दोनों कार्यों में सहायता मिलती है। यह हेडर फ़ील्ड शफ़लिंग, पैकेट सेगमेंटेशन और प्रॉम्प्ट में विभिन्न कार्य लेबलों को शामिल करने जैसी तकनीकों के माध्यम से विभिन्न कार्यों के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों की अनुकूलन क्षमता को अनुकूलित करता है। क्रिप्टोग्राफ़िक सॉफ़्टवेयर, DNS, स्वामित्व वाले उद्योग प्रोटोकॉल और क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग सहित विविध ट्रैफ़िक डेटासेट का उपयोग करके किए गए प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि NetGPT ट्रैफ़िक समझ और ट्रैफ़िक जनरेशन दोनों कार्यों में मौजूदा सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले मॉडलों से काफ़ी बेहतर प्रदर्शन करता है।
