헤르메스: 자율 네트워크로의 여정에서의 대규모 언어 모델 프레임워크

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.

헤르메스: 자율 네트워크로의 여정에서의 대규모 언어 모델 프레임워크

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

초록

Summary

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