지능형 통신 네트워크를 위한 대규모 언어 모델: 구조, 응용 및 미래 방향

전통적인 규칙 기반 시스템은 통신 네트워크가 더욱 지능적이고 복잡해짐에 따라 동적 환경, 다양한 데이터 및 실시간 최적화의 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 본 논문은 대규모 모델, 특히 대규모 언어 모델과 생성 인공지능이 통신 환경을 변화시키는 방법에 대한 철저한 분석을 제공합니다. 본 논문은 이러한 모델이 물리적 신호 처리부터 애플리케이션 계층 서비스 오케스트레이션에 이르기까지 OSI 모델의 모든 계층에서 통신 시스템의 기능을 어떻게 향상시키는지를 검토합니다. 이는 고전적인 Transformer 구조와 Mamba, KAN 및 RWKV와 같은 새로운 대안으로 시작됩니다. 또한 본 논문은 데이터 전처리, 다중 작업 학습, 경량 배포, 모델 압축 및 연합 학습을 포함한 개인 정보 보호 모델 교육을 위한 중요한 기술 메커니즘에 대해 논의합니다. 대규모 모델은 유연성, 교차 작업 일반화 및 기민한 의사 결정을 측면에서 중요한 이점을 제공하지만, 계산 비용, 지연, 견고성 및 설명 가능성과 관련하여 실제적인 어려움에 직면하기도 했습니다. 맞춤형 모델, 하이브리드 대규모-소규모 모델 프레임워크, 친환경 인공지능(AI) 및 학제 간 통합에 대한 미래 방향이 논문의 결론에서 논의됩니다. 이러한 발전이 5G 및 6G 네트워크를 보다 지능적이고 효과적이며 사용자 중심의 시스템으로 변화시킴으로써 지능적이고 지속 가능한 글로벌 통신의 새로운 시대를 열 것으로 기대됩니다.