Hermes: un ampio framework di modelli linguistici nel cammino verso reti autonome

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

November 10, 2024

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

cs.AI

Abstract

La spinta verso l'automatizzazione delle operazioni delle reti cellulari è cresciuta con l'aumentare della complessità di questi sistemi. Nonostante i progressi, l'autonomia completa attualmente rimane fuori dalla portata a causa della dipendenza dall'intervento umano per modellare i comportamenti della rete e definire le politiche per soddisfare i requisiti prefissati. I "Network Digital Twins" (NDT) hanno mostrato promesse nel migliorare l'intelligenza di rete, ma l'implementazione di successo di questa tecnologia è vincolata da architetture specifiche per casi d'uso, limitando il suo ruolo nell'avanzamento dell'autonomia di rete. È necessaria un'intelligenza di rete più capace, o "cervello delle telecomunicazioni", per consentire una gestione autonoma e senza soluzione di continuità delle reti cellulari. I "Large Language Models" (LLM) sono emersi come potenziali abilitatori per questa visione, ma affrontano sfide nella modellazione di rete, in particolare nel ragionamento e nella gestione di diversi tipi di dati. Per affrontare queste lacune, presentiamo Hermes, una catena di agenti LLM che utilizza "blueprints" per costruire istanze di NDT attraverso passaggi logici strutturati e spiegabili. Hermes consente la modellazione automatica, affidabile e accurata della rete di diversi casi d'uso e configurazioni, segnando così un progresso verso operazioni di rete completamente autonome.

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.