Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Hệ thống đa tác nhân hỗ trợ LLM cho mạng 6G: Khung và phương pháp cộng tác đầu cuối biên vòng kép

Created by
  • Haebom

Tác giả

Chiết Nhan Khúc, Văn Bá Vương, Tử Thông Vũ, Tôn Bá Tuyền, Dương Lập, Hình Chương

Phác thảo

Bài báo này đề xuất một phương pháp tích hợp các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) và các dịch vụ thông minh thông qua một khuôn khổ tác nhân, tận dụng tài nguyên điện toán rộng lớn của mạng 6G. Các tác nhân dựa trên LLM có thể tự động lập kế hoạch và hành động để xử lý các ý nghĩa môi trường đa dạng và ý định của người dùng thông qua các mô-đun phụ trợ và một lõi lập kế hoạch. Tuy nhiên, tài nguyên hạn chế của từng thiết bị mạng gây cản trở đáng kể đến hoạt động hiệu quả của các tác nhân dựa trên LLM, bao gồm cả việc gọi công cụ phức tạp. Do đó, sự hợp tác hiệu quả giữa nhiều thiết bị là rất cần thiết. Để giải quyết vấn đề này, bài báo này đề xuất một khuôn khổ và phương pháp luận cho một hệ thống đa tác nhân dựa trên LLM với sự hợp tác giữa thiết bị đầu cuối và biên trong mạng 6G. Vòng lặp bên ngoài bao gồm sự hợp tác lặp lại giữa một tác nhân toàn cầu và nhiều tác nhân con được triển khai trên các máy chủ biên và thiết bị đầu cuối, nâng cao khả năng lập kế hoạch thông qua phân tích tác vụ và phân phối tác vụ con song song. Vòng lặp bên trong bao gồm các tác nhân con với các vai trò chuyên dụng để suy luận, thực thi và lập kế hoạch lại các tác vụ con một cách đệ quy. Việc tạo ra các lệnh gọi công cụ song song sử dụng các chiến lược chuyển tải được tích hợp để nâng cao hiệu quả. Thông qua các nghiên cứu điển hình về quản lý an toàn đô thị ứng dụng 6G, chúng tôi xác minh khả năng lập kế hoạch công việc được cải thiện và hiệu quả thực hiện công việc, đồng thời phân tích kỹ lưỡng những thách thức còn tồn tại và định hướng tương lai trong mạng 6G để đẩy nhanh sự ra đời của kỷ nguyên 6G.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Một khuôn khổ và phương pháp hiệu quả cho các hệ thống đa tác nhân dựa trên LLM trong môi trường mạng 6G.
Cải thiện hiệu quả lập kế hoạch và thực hiện công việc thông qua sự hợp tác giữa thiết bị đầu cuối và biên vòng lặp kép.
Xác thực hiệu quả thông qua các nghiên cứu điển hình trong các ứng dụng thực tế như quản lý an toàn đô thị dựa trên 6G.
Hướng đi tương lai cho các hệ thống tác nhân dựa trên LLM trong mạng 6G
Limitations:
Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng mở rộng và tính ổn định của khuôn khổ đề xuất trong môi trường mạng 6G thực tế.
Cần xác minh khả năng khái quát hóa cho các loại tác nhân và nhiệm vụ khác nhau
Cần nghiên cứu thêm để tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng và độ trễ.
Cần xem xét lại phạm vi hạn chế và khả năng khái quát hóa của các nghiên cứu điển hình
👍