本研究では、大規模言語モデル(LLM)の生成能力を活用して、さまざまなネットワーク環境に適応した適応ビットレート(ABR)アルゴリズムを自動的に設計する手法「LLM-ABR」を提案している。
LLM-ABRは、強化学習フレームワークの中で、LLMにステートやニューラルネットワークアーキテクチャなどの主要コンポーネントを設計させる。評価の結果、LLM-ABRは、ブロードバンド、衛星、4G、5Gなどさまざまなネットワーク環境において、デフォルトのABRアルゴリズムを一貫して上回るパフォーマンスを示した。
具体的な取り組みは以下の通り:
本研究の成果は、LLMをネットワークアルゴリズムの設計に活用する新しい可能性を示すものであり、今後他の分野のアルゴリズム設計にも応用できると期待される。
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arxiv.org
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by Zhiyuan He,A... kl. arxiv.org 04-03-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.01617.pdfDybere Forespørgsler