Bài báo này đề cập đến những hạn chế của các LLM đa năng hiện có trong việc tích hợp các Mô hình Ngôn ngữ Quy mô Lớn (LLM) vào Mạng Truy cập Vô tuyến Mở (O-RAN) và giới thiệu sáng kiến ORANSight-2.0 nhằm phát triển một LLM cơ sở dành riêng cho O-RAN. ORANSight-2.0 cải thiện hiệu suất của các tác vụ dành riêng cho O-RAN bằng cách tinh chỉnh 18 mô hình với phạm vi tham số từ 1B đến 70B dựa trên năm khung LLM nguồn mở: Mistral, Qwen, Llama, Phi và Gemma. Đặc biệt, một khung điều phối lệnh dựa trên Thế hệ Tăng cường Truy xuất (RAG) mới có tên là RANSTRUCT được sử dụng để tạo ra một tập dữ liệu điều phối lệnh chất lượng cao, sau đó được tinh chỉnh bằng QLoRA. Để đánh giá hiệu suất, một chuẩn mực mới dựa trên srsRAN, srsRANBench, đã được đề xuất.
