Hermes: Un marco de modelo de lenguaje grande en el camino hacia las redes autónomas.

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

November 10, 2024

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

cs.AI

Resumen

La tendencia hacia la automatización de las operaciones de redes celulares ha crecido con la creciente complejidad de estos sistemas. A pesar de los avances, la plena autonomía actualmente sigue estando fuera de alcance debido a la dependencia de la intervención humana para modelar comportamientos de red y definir políticas que cumplan con los requisitos establecidos. Los Gemelos Digitales de Red (GDR) han mostrado promesa en mejorar la inteligencia de red, pero la implementación exitosa de esta tecnología se ve limitada por arquitecturas específicas de casos de uso, lo que restringe su papel en el avance de la autonomía de red. Se necesita una inteligencia de red más capaz, o "cerebro de las telecomunicaciones", para permitir la gestión autónoma y sin problemas de la red celular. Los Modelos de Lenguaje Grande (MLG) han surgido como posibles facilitadores de esta visión, pero enfrentan desafíos en la modelización de redes, especialmente en el razonamiento y manejo de diversos tipos de datos. Para abordar estas brechas, presentamos Hermes, una cadena de agentes de MLG que utiliza "planos" para construir instancias de GDR a través de pasos lógicos estructurados y explicables. Hermes permite la modelización automática, fiable y precisa de redes de diversos casos de uso y configuraciones, marcando así un avance hacia operaciones de red totalmente autónomas.

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.