WirelessLLM: Empowering Large Language Models Towards Wireless Intelligence

无线技术的快速发展和网络基础设施日益复杂，需要改变通信网络的设计、配置和管理方式。最近大型语言模型（LLM）的快速发展引起了人们对其革命性改变无线通信系统潜力的兴趣。然而，现有关于LLM在无线系统中的研究仅限于电信语言理解的直接应用。为了赋予LLM在无线领域的知识和专业技能，本文提出了WirelessLLM，这是一个全面的框架，用于适应和增强LLM以解决无线通信网络的独特挑战和要求。我们首先确定了WirelessLLM的三个基本原则：知识对齐、知识融合和知识演化。然后，我们研究了构建WirelessLLM的关键技术，包括提示工程、检索增强生成、工具使用、多模态预训练和领域特定的微调。此外，我们提供了三个案例研究，以展示WirelessLLM在解决无线网络中的典型问题方面的实际适用性和益处。最后，我们通过强调关键挑战并概述未来研究的潜在途径来总结本文。

提出了WirelessLLM框架，旨在通过将大语言模型应用于无线通信系统，解决无线通信系统设计、配置和管理方面的挑战和需求。

WirelessLLM框架的关键思路是通过知识对齐、知识融合和知识演化三个基本原则，利用多种技术实现大语言模型的适应和增强，以解决无线通信网络中的典型问题。

论文使用了多种实验和数据集来验证WirelessLLM框架的实用性和效果，并提出了未来研究的方向和挑战。

最近的相关研究包括“Large Language Models for Natural Language Processing”和“Wireless Network Management Using Machine Learning Techniques”。