헤르메스: 자율 네트워크로의 여정에서의 대규모 언어 모델 프레임워크
Hermes: A Large Language Model Framework on the Journey to Autonomous Networks
November 10, 2024
저자: Fadhel Ayed, Ali Maatouk, Nicola Piovesan, Antonio De Domenico, Merouane Debbah, Zhi-Quan Luo
cs.AI
초록
세포 네트워크 운영의 자동화를 위한 노력은 이러한 시스템의 증가하는 복잡성과 함께 증가해왔습니다. 발전에도 불구하고, 네트워크 행동을 모델링하고 정책을 정의하여 목표 요구 사항을 충족시키기 위해 인간 개입에 의존하고 있어서 완전한 자율성은 아직 이루어지지 않았습니다. 네트워크 디지털 트윈(NDT)은 네트워크 지능을 향상시키는 데 유망성을 보여주었지만, 이 기술의 성공적인 구현은 사용 사례별 아키텍처에 제약을 받아 네트워크 자율성 발전에 제한을 두고 있습니다. 더 강력한 네트워크 지능 또는 "통신 두뇌"가 필요하여 세포 네트워크의 원활하고 자율적인 관리를 가능케 합니다. 대형 언어 모델(LLM)은 이 비전을 실현하는 데 잠재력을 갖추었지만, 특히 추론과 다양한 데이터 유형 처리에서 네트워크 모델링에 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 공백을 해결하기 위해 우리는 Hermes를 소개합니다. Hermes는 구조화되고 설명 가능한 논리적 단계를 통해 NDT 인스턴스를 구축하기 위한 "청사진"을 사용하는 LLM 에이전트 체인입니다. Hermes는 다양한 사용 사례와 구성의 네트워크 모델링을 자동적으로, 신뢰성 있게, 정확하게 수행하여 완전히 자율적인 네트워크 운영으로의 진전을 나타냅니다.
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.Summary
AI-Generated Summary
논문 개요
셀룰러 네트워크 운영의 자동화를 위한 연구가 증가하고 있으며, 네트워크 디지털 트윈(NDT) 기술이 네트워크 지능 향상에 중요한 역할을 함. Hermes는 LLM 에이전트 체인을 활용하여 네트워크 모델링을 자동화하고 NDT의 구현을 개선하는 프레임워크를 제안함.
핵심 기여
- Hermes는 LLM 에이전트 체인을 활용하여 네트워크 모델링을 자동화하고 신뢰성을 높임.
- 네트워크 행동 모델링에서 발생하는 어려움을 해결하기 위해 Hermes가 설계됨.
- Hermes는 네트워크 모델링 작업을 디자이너와 코더 역할로 분리하여 효율적으로 수행함.
연구 맥락
이 연구는 셀룰러 네트워크 운영의 자동화를 위한 중요성을 강조하며, 기존의 LLMs가 데이터 조작 및 지식 부족 문제를 겪고 있음을 밝힘. Hermes는 이러한 문제를 해결하고 네트워크 모델링을 개선하는 새로운 방법을 제시함.
주요 용어
- 셀룰러 네트워크: 휴대전화 통신을 위한 네트워크 구조
- 네트워크 디지털 트윈(NDT): 네트워크 지능을 향상시키는 기술
- LLM(Large Language Models): 대규모 언어 모델
- Hermes: 네트워크 모델링을 자동화하고 신뢰성을 높이는 프레임워크
배경
셀룰러 네트워크 운영의 자동화를 위한 연구가 확대되고 있으나, 기존 LLMs는 데이터 조작과 지식 부족 문제를 겪고 있음.
연구 간격
- LLMs의 지식 부족 문제가 도메인에 특히 두드러짐.
- LLMs의 계획 능력이 제한되어 있고, 개념적 지식을 올바르게 실행으로 번역하는 데 어려움이 있음.
기술적 어려움
- LLMs는 유사한 정보를 생성할 수 있지만, 이는 부정확하거나 완전히 가공된 정보일 수 있음.
- 네트워크 모델링에서 이유 추론과 다양한 데이터 유형 처리에 어려움이 있음.
기존 접근 방식
- Hermes는 LLM 에이전트 체인을 활용하여 네트워크 모델링을 자동화하고 신뢰성을 높임.
방법론
Hermes는 네트워크 모델링을 자동화하고 신뢰성을 높이기 위해 LLM 에이전트 체인을 도입함.
이론적 기반
- Hermes는 네트워크 모델링에서 이유 추론과 다양한 데이터 유형 처리에 어려움을 겪는 LLMs에 대한 솔루션을 제공함.
기술 아키텍처
- Hermes는 네트워크 모델링 작업을 자동으로 분석하는 체인 오브 에이전트 프레임워크를 사용함.
- 네트워크 모델링 작업을 설계, 코딩, 피드백 단계로 구성하여 효율적으로 수행함.
구현 세부 사항
- Hermes는 LLM 기반 코딩 에이전트를 활용하여 계획 능력을 향상시킴.
- 여러 피드백 메커니즘을 통해 환상을 완화함.
혁신 포인트
- Hermes는 디자이너와 코더 역할로 네트워크 모델링 작업을 분리하여 효율적으로 수행함.
실험적 검증
Hermes의 성능은 CoT 및 Hermes-coder와 비교하여 높은 성공률을 보임.
설정
- Hermes는 네트워크 작업 및 구성에 대한 성능을 평가함.
메트릭
- Hermes의 성능은 새로운 셀 배치와 같은 복잡한 작업에서 높은 성공률을 보임.
결과
- Hermes는 CoT와 Hermes-coder에 비해 더 높은 성공률을 유지함.
- LLM의 크기와 아키텍처에 따라 Hermes의 성능이 크게 달라짐.
비교 분석
- Hermes는 LLM의 크기와 아키텍처에 따라 성능이 달라지며, 전문가가 설계한 모델의 성능이 향상됨.
영향과 함의
Hermes는 네트워크 모델링 작업에서 높은 정확도를 보이며, 실시간 측정 데이터 통합을 통해 프레임워크 성능을 향상시킬 수 있는 전략을 개발할 필요가 있음.
주요 발견
- Hermes는 네트워크 모델링 작업을 자동화하고 신뢰성을 높임.
- 전문가가 설계한 모델의 성능이 향상되며, 정확도가 최대 80%까지 달성됨.
한계
- LLM의 크기와 아키텍처에 따라 성능이 달라지므로 이를 고려해야 함.
미래 방향
- 인간이 설계한 모델의 역할을 강조하고, 실시간 측정 데이터 통합을 통해 프레임워크 성능을 향상시킬 수 있는 전략을 개발해야 함.
- Hermes의 성능을 계속 향상시키기 위해 더 많은 연구가 필요함.
DeepSeek-R1: 강화 학습을 통해 LLMs의 추론 능력을 유도하기DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via
Reinforcement Learning
DeepSeek-R1: 강화 학습을 통해 LLMs의 추론 능력을 유도하기
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via
Reinforcement Learning
DeepSeek-AI, Daya Guo, Dejian Yang, Haowei Zhang, Junxiao Song, Ruoyu Zhang, Runxin Xu, Qihao Zhu, Shirong Ma, Peiyi Wang, Xiao Bi, Xiaokang Zhang, Xingkai Yu, Yu Wu, Z. F. Wu, Zhibin Gou, Zhihong Shao, Zhuoshu Li, Ziyi Gao, Aixin Liu, Bing Xue, Bingxuan Wang, Bochao Wu, Bei Feng, Chengda Lu, Chenggang Zhao, Chengqi Deng, Chenyu Zhang, Chong Ruan, Damai Dai, Deli Chen, Dongjie Ji, Erhang Li, Fangyun Lin, Fucong Dai, Fuli Luo, Guangbo Hao, Guanting Chen, Guowei Li, H. Zhang, Han Bao, Hanwei Xu, Haocheng Wang, Honghui Ding, Huajian Xin, Huazuo Gao, Hui Qu, Hui Li, Jianzhong Guo, Jiashi Li, Jiawei Wang, Jingchang Chen, Jingyang Yuan, Junjie Qiu, Junlong Li, J. L. Cai, Jiaqi Ni, Jian Liang, Jin Chen, Kai Dong, Kai Hu, Kaige Gao, Kang Guan, Kexin Huang, Kuai Yu, Lean Wang, Lecong Zhang, Liang Zhao, Litong Wang, Liyue Zhang, Lei Xu, Leyi Xia, Mingchuan Zhang, Minghua Zhang, Minghui Tang, Meng Li, Miaojun Wang, Mingming Li, Ning Tian, Panpan Huang, Peng Zhang, Qiancheng Wang, Qinyu Chen, Qiushi Du, Ruiqi Ge, Ruisong Zhang, Ruizhe Pan, Runji Wang, R. J. Chen, R. L. Jin, Ruyi Chen, Shanghao Lu, Shangyan Zhou, Shanhuang Chen, Shengfeng Ye, Shiyu Wang, Shuiping Yu, Shunfeng Zhou, Shuting Pan, S. S. Li, Shuang Zhou, Shaoqing Wu, Shengfeng Ye, Tao Yun, Tian Pei, Tianyu Sun, T. Wang, Wangding Zeng, Wanjia Zhao, Wen Liu, Wenfeng Liang, Wenjun Gao, Wenqin Yu, Wentao Zhang, W. L. Xiao, Wei An, Xiaodong Liu, Xiaohan Wang, Xiaokang Chen, Xiaotao Nie, Xin Cheng, Xin Liu, Xin Xie, Xingchao Liu, Xinyu Yang, Xinyuan Li, Xuecheng Su, Xuheng Lin, X. Q. Li, Xiangyue Jin, Xiaojin Shen, Xiaosha Chen, Xiaowen Sun, Xiaoxiang Wang, Xinnan Song, Xinyi Zhou, Xianzu Wang, Xinxia Shan, Y. K. Li, Y. Q. Wang, Y. X. Wei, Yang Zhang, Yanhong Xu, Yao Li, Yao Zhao, Yaofeng Sun, Yaohui Wang, Yi Yu, Yichao Zhang, Yifan Shi, Yiliang Xiong, Ying He, Yishi Piao, Yisong Wang, Yixuan Tan, Yiyang Ma, Yiyuan Liu, Yongqiang Guo, Yuan Ou, Yuduan Wang, Yue Gong, Yuheng Zou, Yujia He, Yunfan Xiong, Yuxiang Luo, Yuxiang You, Yuxuan Liu, Yuyang Zhou, Y. X. Zhu, Yanhong Xu, Yanping Huang, Yaohui Li, Yi Zheng, Yuchen Zhu, Yunxian Ma, Ying Tang, Yukun Zha, Yuting Yan, Z. Z. Ren, Zehui Ren, Zhangli Sha, Zhe Fu, Zhean Xu, Zhenda Xie, Zhengyan Zhang, Zhewen Hao, Zhicheng Ma, Zhigang Yan, Zhiyu Wu, Zihui Gu, Zijia Zhu, Zijun Liu, Zilin Li, Ziwei Xie, Ziyang Song, Zizheng Pan, Zhen Huang, Zhipeng Xu, Zhongyu Zhang, Zhen Zhang•Jan 22, 2025•3745
Qwen2.5 기술 보고서Qwen2.5 Technical Report
Qwen2.5 기술 보고서
Qwen2.5 Technical Report
Qwen, An Yang, Baosong Yang, Beichen Zhang, Binyuan Hui, Bo Zheng, Bowen Yu, Chengyuan Li, Dayiheng Liu, Fei Huang, Haoran Wei, Huan Lin, Jian Yang, Jianhong Tu, Jianwei Zhang, Jianxin Yang, Jiaxi Yang, Jingren Zhou, Junyang Lin, Kai Dang, Keming Lu, Keqin Bao, Kexin Yang, Le Yu, Mei Li, Mingfeng Xue, Pei Zhang, Qin Zhu, Rui Men, Runji Lin, Tianhao Li, Tingyu Xia, Xingzhang Ren, Xuancheng Ren, Yang Fan, Yang Su, Yichang Zhang, Yu Wan, Yuqiong Liu, Zeyu Cui, Zhenru Zhang, Zihan Qiu•Dec 19, 2024•36411
MiniMax-01: 번개 주의를 사용하여 Foundation 모델의 스케일링MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention
MiniMax-01: 번개 주의를 사용하여 Foundation 모델의 스케일링
MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention
MiniMax, Aonian Li, Bangwei Gong, Bo Yang, Boji Shan, Chang Liu, Cheng Zhu, Chunhao Zhang, Congchao Guo, Da Chen, Dong Li, Enwei Jiao, Gengxin Li, Guojun Zhang, Haohai Sun, Houze Dong, Jiadai Zhu, Jiaqi Zhuang, Jiayuan Song, Jin Zhu, Jingtao Han, Jingyang Li, Junbin Xie, Junhao Xu, Junjie Yan, Kaishun Zhang, Kecheng Xiao, Kexi Kang, Le Han, Leyang Wang, Lianfei Yu, Liheng Feng, Lin Zheng, Linbo Chai, Long Xing, Meizhi Ju, Mingyuan Chi, Mozhi Zhang, Peikai Huang, Pengcheng Niu, Pengfei Li, Pengyu Zhao, Qi Yang, Qidi Xu, Qiexiang Wang, Qin Wang, Qiuhui Li, Ruitao Leng, Shengmin Shi, Shuqi Yu, Sichen Li, Songquan Zhu, Tao Huang, Tianrun Liang, Weigao Sun, Weixuan Sun, Weiyu Cheng, Wenkai Li, Xiangjun Song, Xiao Su, Xiaodong Han, Xinjie Zhang, Xinzhu Hou, Xu Min, Xun Zou, Xuyang Shen, Yan Gong, Yingjie Zhu, Yipeng Zhou, Yiran Zhong, Yongyi Hu, Yuanxiang Fan, Yue Yu, Yufeng Yang, Yuhao Li, Yunan Huang, Yunji Li, Yunpeng Huang, Yunzhi Xu, Yuxin Mao, Zehan Li, Zekang Li, Zewei Tao, Zewen Ying, Zhaoyang Cong, Zhen Qin, Zhenhua Fan, Zhihang Yu, Zhuo Jiang, Zijia Wu•Jan 14, 2025•2846