5G Сети Умнее: Автоматизация с Помощью Искусственного Интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет автоматизировать настройку частных 5G сетей, используя возможности больших языковых моделей и извлечения информации из базы знаний.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Система обрабатывает запросы пользователя, представленные на естественном языке, посредством двух параллельных конвейеров, извлекающих необходимые системные файлы и релевантные примеры из баз данных, после чего передает полученные данные большой языковой модели для генерации соответствующих команд.

Исследование демонстрирует эффективность локальной языковой модели с технологией Retrieval-Augmented Generation (RAG) для точной и быстрой конфигурации 5G сетей.

Автоматизация управления сетями 5G традиционно требует значительных усилий по программированию и глубоких знаний сетевых технологий. В работе, озаглавленной ‘5G Network Automation Using Local Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation’, представлен подход, использующий локально развернутые большие языковые модели (LLM) в сочетании с генерацией с расширенным поиском (RAG) для упрощения конфигурирования частных сетей 5G через обработку естественного языка. Данная комбинация позволяет повысить точность и эффективность генерации сетевых конфигураций, не прибегая к передаче конфиденциальных данных через внешние API. Не откроет ли это путь к созданию более гибких, безопасных и адаптируемых сетей 5G для широкого круга пользователей?

Эволюция Сетей: От Автоматизации к Интеллекту

Крупные языковые модели (LLM) стремительно меняют ландшафт автоматизации, предлагая беспрецедентные возможности в обработке естественного языка и решении сложных задач. Однако, широкое внедрение этих моделей сопряжено с рядом серьезных вызовов. Помимо значительных вычислительных ресурсов, необходимых для обучения и функционирования LLM, возникают сложности с масштабируемостью, обеспечением безопасности данных и адаптацией к различным сценариям использования. Необходимо учитывать, что LLM, будучи сложными системами, могут демонстрировать непредсказуемое поведение, требуя постоянного мониторинга и совершенствования алгоритмов для обеспечения надежности и точности результатов. Помимо технических аспектов, важны этические соображения, связанные с потенциальным использованием LLM для создания дезинформации или манипулирования общественным мнением, что требует разработки соответствующих регуляторных механизмов.

Развертывание больших языковых моделей (LLM) через традиционные облачные сервисы сопряжено с определенными трудностями, прежде всего, с задержками в обработке данных и вопросами конфиденциальности. Передача запросов и получение ответов через удаленные серверы неизбежно увеличивает время отклика, что критично для приложений, требующих мгновенной реакции — например, в системах автоматизированного вождения или в интерактивных играх. Кроме того, хранение и обработка конфиденциальной информации на сторонних серверах вызывает обоснованные опасения относительно безопасности данных и соблюдения нормативных требований. Эти факторы ограничивают возможности полноценного использования LLM в чувствительных областях и стимулируют поиск альтернативных решений, позволяющих обрабатывать данные локально и обеспечивать повышенный уровень защиты.

С ростом популярности сетей 5G и все более индивидуальными требованиями к сетевому подключению, традиционные методы управления сетями становятся неэффективными. Современные приложения, особенно те, что связаны с использованием больших языковых моделей (LLM), требуют гарантированной пропускной способности, минимальной задержки и повышенной безопасности. Это стимулирует переход к интеллектуальным сетям, способным динамически адаптироваться к меняющимся потребностям пользователей и приложений. Вместо статической конфигурации, сети будущего должны обладать способностью к самооптимизации и самовосстановлению, используя алгоритмы машинного обучения для прогнозирования трафика, распределения ресурсов и предотвращения сбоев. Такой подход позволит не только удовлетворить растущие требования к подключению, но и обеспечить более эффективное использование сетевой инфраструктуры, снижая затраты и повышая надежность.

Автоматизация Сетевого Контроля: Управляемая Командами Система

В основе нашего решения лежит автоматизированная система генерации команд, функционирующая на базе больших языковых моделей (LLM). Эта система предназначена для динамического создания команд управления сетью на основе анализа пользовательского ввода. Используя LLM, мы обеспечиваем гибкость и адаптивность к различным запросам, позволяя автоматизировать сложные сетевые операции без необходимости ручного написания скриптов. Система способна интерпретировать сложные инструкции и преобразовывать их в конкретные команды, которые могут быть немедленно выполнены сетевым оборудованием, значительно повышая эффективность управления и снижая вероятность ошибок.

В основе системы автоматического управления сетью лежит классификация команд, обеспечивающая точное определение намерения пользователя, выраженного в его запросе. Этот процесс является первым этапом обработки входящих данных и необходим для корректной интерпретации пользовательского ввода и последующего формирования соответствующей команды для управления сетевым оборудованием. От точности классификации напрямую зависит эффективность всей системы, поскольку некорректное определение намерения приведет к выполнению неверной команды и, возможно, к сбоям в работе сети. Классификация команд позволяет унифицировать различные формы пользовательского ввода, такие как текстовые запросы или голосовые команды, и преобразовывать их в стандартизированные команды, понятные системе.

Классификация команд осуществляется с использованием системы поиска на основе индекса Llama Index Retriever и модели векторных представлений BAAI/bge-small-en-v1.5. Llama Index Retriever обеспечивает эффективный поиск наиболее релевантных команд, индексируя и быстро извлекая информацию из базы знаний. Модель BAAI/bge-small-en-v1.5 преобразует пользовательский ввод и команды в векторные представления, что позволяет проводить сравнение семантической близости и находить наиболее подходящие соответствия на основе сходства векторов. Данный подход обеспечивает высокую точность и скорость определения намерения пользователя, необходимого для автоматического формирования команд управления сетью.

Оптимизация Производительности LLM: Эффективность и Локализация

После классификации команд, модуль «Генерация команд» формирует необходимые инструкции для выполнения задачи. Эффективность данного процесса напрямую зависит от точности предварительной классификации: корректное определение типа команды является критически важным для создания адекватных и работоспособных инструкций. Неточности на этапе классификации приводят к генерации некорректных команд, что снижает общую производительность системы и может привести к ошибкам при выполнении запрошенной операции. Таким образом, модуль генерации команд использует результаты классификации в качестве основы для создания конкретных инструкций, необходимых для взаимодействия с целевой системой или сервисом.

Для повышения эффективности и снижения вычислительных затрат при адаптации больших языковых моделей используется параметрически-эффективная тонкая настройка (Parameter-Efficient Fine-Tuning), в частности, метод LoRA (Low-Rank Adaptation). LoRA замораживает предварительно обученные веса модели и внедряет небольшие, обучаемые матрицы низкого ранга, что значительно сокращает количество параметров, требующих обновления во время обучения. Это позволяет достичь сопоставимой производительности с полной тонкой настройкой, при этом требуя существенно меньше вычислительных ресурсов и памяти, что делает процесс обучения более доступным и быстрым.

Для минимизации задержки и повышения конфиденциальности используется локальное развертывание 4-битной квантованной модели ‘Llama 3’ посредством платформы ‘Ollama’. Данный подход позволяет обеспечить работу модели на графическом процессоре NVIDIA 3060 с потреблением видеопамяти менее 6ГБ, что делает его доступным для широкого круга пользователей и снижает зависимость от облачных сервисов. Квантование до 4 бит уменьшает размер модели и вычислительные требования, сохраняя при этом приемлемый уровень производительности.

Для повышения контекстной релевантности и точности ответов модели Llama 3 используется метод Retrieval-Augmented Generation (RAG). В результате применения RAG достигнута точность по униграммам в 68%, что на 18% выше, чем у системы без RAG. Общая точность модели также значительно улучшилась, достигнув 46%, что на 25% превышает показатели системы без RAG. Данные результаты демонстрируют существенное повышение качества ответов за счет интеграции внешних знаний и контекста посредством RAG.

Реализация Интеллектуальных Сетей 5G с Локальными LLM

Интеграция больших языковых моделей (LLM) в управление сетями 5G открывает возможности для автоматизированной настройки и контроля частных 5G-сетей. Такой подход позволяет динамически конфигурировать сетевые параметры, оптимизируя их под конкретные задачи и потребности пользователей. LLM способны анализировать огромные объемы данных о сетевом трафике и производительности, предсказывая потенциальные проблемы и автоматически корректируя настройки для поддержания оптимальной работы. Вместо ручного вмешательства специалистов, система самостоятельно адаптируется к изменяющимся условиям, обеспечивая более высокую надежность и эффективность частных сетей 5G, особенно в критически важных приложениях, требующих минимальной задержки и максимальной пропускной способности.

Перенос обработки больших языковых моделей (LLM) непосредственно на локальные устройства сети 5G позволяет эффективно решать вопросы конфиденциальности данных и задержки, критически важные для приложений, требующих мгновенного отклика. Традиционно, LLM функционируют в облаке, что подразумевает передачу чувствительной информации за пределы локальной сети. Локальное развертывание LLM устраняет эту необходимость, обеспечивая обработку данных непосредственно на месте и минимизируя задержки, возникающие при передаче данных на большие расстояния. Это особенно важно для таких приложений, как промышленная автоматизация, автономные транспортные средства и критически важные системы связи, где даже небольшая задержка может привести к серьезным последствиям. Благодаря этому подходу, сети 5G становятся более безопасными, отзывчивыми и надежными, способными удовлетворить растущие потребности в высокоскоростном и низколатентном соединении.

Сочетание эффективной дообучения моделей, локального развертывания и автоматической генерации команд открывает путь к созданию более устойчивых и интеллектуальных сетей 5G. Данный подход позволяет адаптировать большие языковые модели (LLM) к специфическим требованиям частных сетей, значительно повышая их гибкость и оперативность. Локальное развертывание не только снижает задержки, критичные для приложений реального времени, но и обеспечивает повышенную конфиденциальность данных, поскольку обработка информации происходит непосредственно на территории сети. Автоматическая генерация команд, основанная на возможностях LLM, позволяет сети самостоятельно оптимизировать свою работу, реагировать на изменения в условиях эксплуатации и быстро восстанавливаться после сбоев, что существенно повышает ее надежность и общую эффективность. В результате, сети 5G становятся более адаптивными, самоорганизующимися и способными к автономной работе.

Исследование демонстрирует, что автоматизация сетей 5G с использованием локальных больших языковых моделей и технологии RAG значительно повышает точность и эффективность конфигурации. Этот подход позволяет системе адаптироваться к специфическим требованиям сети, используя извлеченные знания для генерации команд. Как однажды заметил Марвин Минский: «Наиболее ценные идеи часто рождаются на стыке разных областей знаний». Именно такое сочетание технологий обработки естественного языка и сетевых технологий позволяет создавать интеллектуальные системы, способные к самообучению и оптимизации. Задержка в исправлении ошибок, описанная в статье, действительно является своего рода “налогом на амбиции”, который можно минимизировать благодаря подобным автоматизированным решениям.

Что же дальше?

Представленная работа демонстрирует, как локальные большие языковые модели, усиленные извлечением информации, могут облегчить автоматизацию частных сетей 5G. Однако, следует помнить: каждая архитектура проживает свою жизнь, и кажущееся упрощение управления — лишь временная стадия. Улучшения стареют быстрее, чем мы успеваем их понять, а сложность систем не уменьшается, а лишь перераспределяется. Вопрос не в полной автоматизации, а в создании систем, способных адаптироваться к неизбежному устареванию.

Очевидным направлением развития представляется расширение контекста извлечения информации. Текущие решения ограничены специфическими данными конфигурации. Будущие системы должны уметь оперировать неструктурированными данными, включая логи ошибок, отчеты о производительности и даже прогнозы сетевой нагрузки. Это потребует развития более сложных механизмов семантического анализа и рассуждений.

В конечном счете, все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы. Следует сосредоточиться не на создании «идеальной» автоматизации, а на разработке инструментов, позволяющих оперативно реагировать на изменения и поддерживать работоспособность сетей на протяжении всего их жизненного цикла.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21084.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-29 19:36