迈向基于意图的网络管理：5G 核心网中用于意图提取的大语言模型
网络与互联网体系结构
2024-05-24 v2 人工智能
摘要
将机器学习和人工智能 (ML/AI) 集成到第五代 (5G) 网络中，使得网络智能在应对当前和下一代设备日益增长且苛刻的要求时显现出局限性。这种向泛在智能的转变要求用户和网络运营商之间具备高连接性、同步性和端到端通信，并将为无需人工干预的全网络自动化铺平道路。基于意图的网络是减少人工操作、角色和责任的关键因素，同时向自动化网络管理的新型提取和解释转变。本文介绍了针对 5G 和下一代基于意图的网络定制的 Large Language Model (LLM) 的开发，并提供了对未来 LLM 开发和集成的见解，以实现用于全自动化网络智能的端到端基于意图的网络。
引用
@article{arxiv.2403.02238,
title = {Towards Intent-Based Network Management: Large Language Models for Intent Extraction in 5G Core Networks},
author = {Dimitrios Michael Manias and Ali Chouman and Abdallah Shami},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.02238},
year = {2024}
}
备注
Presented at DRCN 2024