Hermes：自律ネットワークへの道のりにおける大規模言語モデルフレームワーク

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

November 10, 2024

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

cs.AI

要旨

細胞ネットワークの運用を自動化する動きは、これらのシステムの複雑さが増すにつれて拡大してきた。進歩があったにもかかわらず、完全な自律性は現在も達成されておらず、ネットワークの振る舞いのモデリングや目標要件を満たすための方針の定義に人間の介入が依存しているためである。ネットワーク・デジタル・ツイン（NDT）はネットワークの知能向上に有望性を示しているが、この技術の成功した導入はユースケース固有のアーキテクチャに制約されており、ネットワークの自律性の推進においてその役割が制限されている。より能力のあるネットワークの知能、あるいは「通信の脳」が必要とされ、これにより細胞ネットワークのシームレスで自律的な管理が可能となる。大規模言語モデル（LLM）は、このビジョンの実現を可能にする潜在的な促進要因として浮上しているが、特に推論や多様なデータタイプの取り扱いにおいてネットワークのモデリングにおいて課題に直面している。これらのギャップに対処するために、私たちはHermesを導入する。Hermesは、構造化された説明可能な論理的ステップを通じてNDTインスタンスを構築するための「設計図」を使用するLLMエージェントの連鎖であり、多様なユースケースと構成の自動的で信頼性の高い正確なネットワークモデリングを可能とし、これにより完全に自律的なネットワーク運用に向けた進展を示している。

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.