Hermes: Een Groot Taalmodel Framework op de Reis naar Autonome Netwerken

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

November 10, 2024

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

cs.AI

Samenvatting

De drang naar het automatiseren van de werking van cellulair netwerken is toegenomen met de toenemende complexiteit van deze systemen. Ondanks vooruitgang blijft volledige autonomie momenteel buiten bereik vanwege de afhankelijkheid van menselijke tussenkomst bij het modelleren van netwerkgedrag en het definiëren van beleidslijnen om aan de doelvereisten te voldoen. Netwerk Digitale Tweelingen (NDT's) hebben belofte getoond in het verbeteren van netwerkintelligentie, maar de succesvolle implementatie van deze technologie wordt beperkt door use case-specifieke architecturen, waardoor de rol ervan bij het bevorderen van netwerkautonomie beperkt blijft. Een meer capabele netwerkintelligentie, of "telecommunicatiebrein", is nodig om naadloos, autonoom beheer van cellulair netwerk mogelijk te maken. Grote Taalmodellen (LLM's) zijn naar voren gekomen als potentiële facilitators voor deze visie, maar worden geconfronteerd met uitdagingen in netwerkmodellering, vooral in redenering en het omgaan met diverse gegevenstypen. Om deze lacunes aan te pakken, introduceren we Hermes, een keten van LLM-agenten die "blauwdrukken" gebruiken voor het construeren van NDT-instanties via gestructureerde en verklaarbare logische stappen. Hermes maakt automatische, betrouwbare en nauwkeurige netwerkmodellering van diverse use cases en configuraties mogelijk, waarmee vooruitgang wordt geboekt naar volledig autonome netwerkoperaties.

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.