Large-Scale AI in Telecom: Charting the Roadmap for Innovation, Scalability, and Enhanced Digital Experiences
作者: Adnan Shahid, Adrian Kliks, Ahmed Al-Tahmeesschi, Ahmed Elbakary, Alexandros Nikou, Ali Maatouk, Ali Mokh, Amirreza Kazemi, Antonio De Domenico, Athanasios Karapantelakis, Bo Cheng, Bo Yang, Bohao Wang, Carlo Fischione, Chao Zhang, Chaouki Ben Issaid, Chau Yuen, Chenghui Peng, Chongwen Huang, Christina Chaccour, Christo Kurisummoottil Thomas, Dheeraj Sharma, Dimitris Kalogiros, Dusit Niyato, Eli De Poorter, Elissa Mhanna, Emilio Calvanese Strinati, Faouzi Bader, Fathi Abdeldayem, Fei Wang, Fenghao Zhu, Gianluca Fontanesi, Giovanni Geraci, Haibo Zhou, Hakimeh Purmehdi, Hamed Ahmadi, Hang Zou, Hongyang Du, Hoon Lee, Howard H. Yang, Iacopo Poli, Igor Carron, Ilias Chatzistefanidis, Inkyu Lee, Ioannis Pitsiorlas, Jaron Fontaine, Jiajun Wu, Jie Zeng, Jinan Li, Jinane Karam, Johny Gemayel, Juan Deng, Julien Frison, Kaibin Huang, Kehai Qiu, Keith Ball, Kezhi Wang, Kun Guo, Leandros Tassiulas, Lecorve Gwenole, Liexiang Yue, Lina Bariah, Louis Powell, Marcin Dryjanski, Maria Amparo Canaveras Galdon, Marios Kountouris, Maryam Hafeez, Maxime Elkael, Mehdi Bennis, Mehdi Boudjelli, Meiling Dai, Merouane Debbah, Michele Polese, Mohamad Assaad, Mohamed Benzaghta, Mohammad Al Refai, Moussab Djerrab, Mubeen Syed, Muhammad Amir, Na Yan, Najla Alkaabi, Nan Li, Nassim Sehad, Navid Nikaein, Omar Hashash, Pawel Sroka, Qianqian Yang, Qiyang Zhao, Rasoul Nikbakht Silab, Rex Ying, Roberto Morabito, Rongpeng Li, Ryad Madi, Salah Eddine El Ayoubi, Salvatore D'Oro, Samson Lasaulce, Serveh Shalmashi, Sige Liu, Sihem Cherrared, Swarna Bindu Chetty, Swastika Dutta, Syed A. R. Zaidi, Tianjiao Chen, Timothy Murphy, Tommaso Melodia, Tony Q. S. Quek, Vishnu Ram, Walid Saad, Wassim Hamidouche, Weilong Chen, Xiaoou Liu, Xiaoxue Yu, Xijun Wang, Xingyu Shang, Xinquan Wang, Xuelin Cao, Yang Su, Yanping Liang, Yansha Deng, Yifan Yang, Yingping Cui, Yu Sun, Yuxuan Chen, Yvan Pointurier, Zeinab Nehme, Zeinab Nezami, Zhaohui Yang, Zhaoyang Zhang, Zhe Liu, Zhenyu Yang, Zhu Han, Zhuang Zhou, Zihan Chen, Zirui Chen, Zitao Shuai
发布时间: 2025-03-07
来源: arxiv
研究方向: 大语言模型在电信领域的应用与挑战
主要内容
本文分析了大语言模型（LLMs）在电信领域的应用前景，包括网络自动化、故障诊断、客户服务、网络规划等方面。同时，也探讨了LLMs在电信领域所面临的挑战，例如模型推理速度、模型大小、互操作性、可信度、能耗、延迟、安全性和隐私保护等。
主要贡献
1. 提出了一种基于LLMs的故障诊断方法，可以自动识别网络故障并生成修复建议。
2. 开发了一种基于LLMs的网络规划框架，可以自动优化网络拓扑结构，提高网络性能。
3. 提出了一种基于LLMs的客户服务解决方案，可以提供更智能、更个性化的客户服务。
4. 对LLMs在电信领域的挑战进行了全面的分析，并提出了相应的解决方案。
5. 提出了一种基于LLMs的语义通信框架，可以有效地降低水下通信中的数据传输量，提高通信效率。
研究方法
1. 自然语言处理
2. 机器学习
3. 深度学习
4. 强化学习
5. 联邦学习
6. 数字孪生
7. 边缘计算
实验结果
实验结果表明，LLMs在电信领域的应用具有显著的优势，可以有效地提高网络性能、降低运营成本、提升客户服务质量。同时，LLMs也面临着一些挑战，需要进一步的研究和改进。
未来工作
未来研究方向包括：进一步优化LLMs的性能，提高模型的可解释性和可信赖度，探索LLMs在更多电信场景中的应用，例如网络安全、流量预测、资源管理等。