Large Language Model (LLM) for Telecommunications: A Comprehensive Survey on Principles, Key Techniques, and Opportunities

近来，由于其出色的理解和推理能力，大语言模型（LLMs）受到了相当大的关注，这导致了许多领域的巨大进展。LLM技术的进步也为自动化电信领域的许多任务提供了有前途的机会。经过预训练和微调，LLMs可以根据人类指令执行各种下游任务，为人工通用智能（AGI）启用6G铺平了道路。考虑到LLM技术的巨大潜力，本文旨在提供LLM启用电信网络的全面概述。特别是，我们首先介绍LLM的基础知识，包括模型架构、预训练、微调、推理和利用、模型评估和电信部署。然后，我们介绍了LLM启用的关键技术和电信应用，涉及生成、分类、优化和预测问题。具体而言，LLM启用的生成应用包括电信领域知识、代码和网络配置生成。之后，基于LLM的分类应用涉及网络安全、文本、图像和流量分类问题。此外，我们介绍了多种LLM启用的优化技术，例如用于强化学习和语言强化学习的自动奖励函数设计。此外，对于LLM辅助的预测问题，我们讨论了电信的时间序列预测模型和多模态预测问题。最后，我们强调了挑战，并确定了LLM启用电信网络的未来方向。

本论文旨在提供一个全面的大型语言模型（LLM）在电信网络中的应用概述，探讨LLM在电信领域中的潜在应用和挑战。

本论文介绍了LLM的基础知识和电信网络中LLM的应用，包括生成、分类、优化和预测问题。同时，论文还讨论了LLM在电信领域中面临的挑战和未来发展方向。

本文提出了多种LLM在电信领域中的应用，包括生成、分类、优化和预测问题。同时，还讨论了LLM在电信领域中的挑战和未来发展方向。实验使用了多个数据集，并提供了相关开源代码。

最近在这个领域中，还有一些相关研究被进行，如《Large-scale Language Model in 5G/6G Wireless Networks: Opportunities and Challenges》、《Deep Learning for Telecommunications》等。