ترجمه فارسی مقاله یادگیری درون متنی مبتنی بر مدل زبان بزرگ (LLM) برای بهینه‌سازی شبکه بی‌سیم: مطالعه موردی کنترل توان

چکیده

Large language model (LLM) has recently been considered a promising technique for many fields. This work explores LLM-based wireless network optimization via in-context learning. To showcase the potential of LLM technologies, we consider the base station (BS) power control as a case study, a fundamental but crucial technique that is widely investigated in wireless networks. Different from existing machine learning (ML) methods, our proposed in-context learning algorithm relies on LLM’s inference capabilities. It avoids the complexity of tedious model training and hyper-parameter fine-tuning, which is a well-known bottleneck of many ML algorithms. Specifically, the proposed algorithm first describes the target task via formatted natural language, and then designs the in-context learning framework and demonstration examples. After that, it considers two cases, namely discrete-state and continuous-state problems, and proposes state-based and ranking-based methods to select appropriate examples for these two cases, respectively. Finally, the simulations demonstrate that the proposed algorithm can achieve comparable performance as conventional deep reinforcement learning (DRL) techniques without dedicated model training or fine-tuning. Such an efficient and low-complexity approach has great potential for future wireless network optimization.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

مدل بزرگ زبان (LLM) اخیراً برای بسیاری از زمینه ها یک تکنیک امیدوار کننده در نظر گرفته شده است.این کار بهینه سازی شبکه بی سیم مبتنی بر LLM را از طریق یادگیری درون متن بررسی می کند.برای نشان دادن پتانسیل فن آوری های LLM ، کنترل قدرت ایستگاه پایه (BS) را به عنوان یک مطالعه موردی در نظر می گیریم ، یک روش اساسی اما مهم که به طور گسترده در شبکه های بی سیم مورد بررسی قرار می گیرد.متفاوت از روشهای یادگیری ماشین موجود (ML) ، الگوریتم یادگیری درون متن پیشنهادی ما به قابلیت های استنتاج LLM متکی است.از پیچیدگی آموزش مدل خسته کننده و تنظیم ریزه کاری بیش از حد پارامتری جلوگیری می کند ، که یک تنگنا شناخته شده بسیاری از الگوریتم های ML است.به طور خاص ، الگوریتم پیشنهادی ابتدا وظیفه هدف را از طریق زبان طبیعی فرمت شده توصیف می کند ، و سپس چارچوب یادگیری درون متن و نمونه های نمایشی را طراحی می کند.پس از آن ، دو مورد ، یعنی مشکلات حالت گسسته و حالت مداوم را در نظر می گیرد و روشهای مبتنی بر دولت و رتبه بندی را برای انتخاب نمونه های مناسب برای این دو مورد پیشنهاد می کند.سرانجام ، شبیه سازی ها نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی می تواند به عنوان تکنیک های معمولی یادگیری تقویت کننده عمیق (DRL) بدون آموزش مدل اختصاصی یا تنظیم دقیق ، به عملکرد قابل مقایسه برسد.چنین رویکرد کارآمد و کم تحرک پتانسیل بسیار خوبی برای بهینه سازی شبکه بی سیم در آینده دارد.