Hermes: Ein umfangreiches Sprachmodell-Framework auf dem Weg zu autonomen Netzwerken

Hermes: A Large Language Model Framework on the Journey to Autonomous Networks

November 10, 2024

Autoren: Fadhel Ayed, Ali Maatouk, Nicola Piovesan, Antonio De Domenico, Merouane Debbah, Zhi-Quan Luo

cs.AI

Zusammenfassung

Der Drang zur Automatisierung von Zellnetzbetrieb hat mit der zunehmenden Komplexität dieser Systeme zugenommen. Trotz Fortschritten bleibt die vollständige Autonomie derzeit aufgrund der Abhängigkeit von menschlichem Eingreifen zur Modellierung von Netzwerkverhalten und Definition von Richtlinien zur Erfüllung von Zielanforderungen außer Reichweite. Netzwerk-Digitalzwillinge (NDTs) haben das Potenzial gezeigt, die Netzwerkintelligenz zu verbessern, aber die erfolgreiche Implementierung dieser Technologie wird durch architekturspezifische Anwendungsfälle eingeschränkt, was ihre Rolle bei der Förderung der Netzwerkautonomie begrenzt. Eine leistungsfähigere Netzwerkintelligenz oder "Telekommunikationsgehirn" ist erforderlich, um eine nahtlose, autonome Verwaltung von Zellnetzwerken zu ermöglichen. Große Sprachmodelle (LLMs) haben sich als potenzielle Enabler für diese Vision herausgestellt, stehen jedoch vor Herausforderungen bei der Netzwerkmodellierung, insbesondere bei der Argumentation und dem Umgang mit verschiedenen Datentypen. Um diese Lücken zu schließen, stellen wir Hermes vor, eine Kette von LLM-Agenten, die "Baupläne" zur Konstruktion von NDT-Instanzen durch strukturierte und erklärliche logische Schritte verwenden. Hermes ermöglicht die automatische, zuverlässige und präzise Netzwerkmodellierung verschiedener Anwendungsfälle und Konfigurationen und markiert somit einen Fortschritt hin zu vollständig autonomen Netzwerkbetrieb.

English

The drive toward automating cellular network operations has grown with the increasing complexity of these systems. Despite advancements, full autonomy currently remains out of reach due to reliance on human intervention for modeling network behaviors and defining policies to meet target requirements. Network Digital Twins (NDTs) have shown promise in enhancing network intelligence, but the successful implementation of this technology is constrained by use case-specific architectures, limiting its role in advancing network autonomy. A more capable network intelligence, or "telecommunications brain", is needed to enable seamless, autonomous management of cellular network. Large Language Models (LLMs) have emerged as potential enablers for this vision but face challenges in network modeling, especially in reasoning and handling diverse data types. To address these gaps, we introduce Hermes, a chain of LLM agents that uses "blueprints" for constructing NDT instances through structured and explainable logical steps. Hermes allows automatic, reliable, and accurate network modeling of diverse use cases and configurations, thus marking progress toward fully autonomous network operations.