利用大语言模型实现零接触网络中基于深度强化学习的抗干扰策略
计算与语言
2023-08-21 v1 人机交互
摘要
随着第六代（6G）网络时代的临近，通信与自动化领域有望迎来前所未有的进步。6G 的领先创新之一为零接触网络（ZTNs）的概念，其旨在实现完全自动化、自优化的网络，并将人为干预降至最低。尽管 ZTNs 在效率与可扩展性方面具有优势，但透明度、适应性与人类信任等挑战依然普遍存在。与此同时，大语言模型（LLMs）的出现为提升 ZTN 框架提供了机遇，可弥合自动化流程与以人为中心接口之间的鸿沟。本文探讨了将 LLMs 集成到 ZTNs 中，强调其在增强网络透明度与改善用户交互方面的潜力。通过对基于深度强化学习（DRL）的抗干扰技术进行的综合案例研究，我们展示了 LLMs 如何将复杂的网络操作提炼为直观、人类可读的报告。此外，我们探讨了将 LLMs 与 ZTNs 融合的技术与伦理复杂性，重点关注数据隐私、透明度与偏差削减。展望未来，我们指出了 LLMs 与 ZTNs 交汇处的新兴研究路径，倡导在自动化网络领域持续创新与跨学科协同。
引用
@article{arxiv.2308.09376,
title = {Leveraging Large Language Models for DRL-Based Anti-Jamming Strategies in Zero Touch Networks},
author = {Abubakar S. Ali and Dimitrios Michael Manias and Abdallah Shami and Sami Muhaidat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.09376},
year = {2023}
}