Hermes: Um Grande Framework de Modelo de Linguagem na Jornada para Redes Autônomas

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

Resumo

A busca pela automação das operações de redes celulares tem crescido com a crescente complexidade desses sistemas. Apesar dos avanços, a plena autonomia atualmente ainda está fora de alcance devido à dependência da intervenção humana para modelar comportamentos de rede e definir políticas para atender aos requisitos alvo. Os Gêmeos Digitais de Rede (NDTs) têm mostrado promessa em aprimorar a inteligência de rede, mas a implementação bem-sucedida dessa tecnologia é limitada por arquiteturas específicas de casos de uso, restringindo seu papel no avanço da autonomia de rede. Uma inteligência de rede mais capaz, ou "cérebro de telecomunicações", é necessária para permitir a gestão autônoma e contínua de redes celulares. Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) surgiram como potenciais facilitadores para essa visão, mas enfrentam desafios na modelagem de redes, especialmente no raciocínio e na manipulação de diversos tipos de dados. Para abordar essas lacunas, apresentamos o Hermes, uma cadeia de agentes LLM que utiliza "blueprints" para construir instâncias de NDT por meio de etapas lógicas estruturadas e explicáveis. O Hermes permite a modelagem automática, confiável e precisa de redes de diversos casos de uso e configurações, marcando assim um progresso em direção às operações de rede totalmente autônomas.

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.