本論文では、5Gコアネットワークの管理とオーキストレーションのためのLLMアシストのインテントベースアプローチの性能を向上させるためのセマンティックルーティングの導入を提案している。
まず、エンドツーエンドのインテント抽出フレームワークを確立し、5Gコアネットワークのさまざまなインテントの例を含む言語的に多様なデータセットを作成している。次に、エンコーダーと量子化がシステムの全体的なパフォーマンスに与える影響について詳細に分析している。
その結果、セマンティックルーターを使用することで、単独のLLMプロンプティングアーキテクチャと比較して、インテント抽出の正確性と効率性が向上することが示された。さらに、量子化実験の結果から、モデルサイズの大幅な削減が可能であり、性能への影響がないことが明らかになった。これにより、5GコアネットワークへのLLMの統合が現実的になると考えられる。
今後の課題としては、より高度な言語技術の活用、動的ルーティングの実装、複数のインテントの同時処理などが挙げられる。
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