Large Language Models (LLMs) Assisted Wireless Network Deployment in Urban Settings

大型语言模型（LLM）的出现彻底改变了语言理解和类人文本生成，引起了许多其他领域的兴趣，这个问题是：LLM还能做什么？尽管LLM已经被广泛采用，但持续的研究仍在探索将LLM整合到不同系统中的新方法。 本文探讨了利用LLM技术增强6G（第六代）无线通信技术的新技术，这是一个自动化和智能系统至关重要的领域。LLM天生适应特定领域的任务，使它们成为增强6G无线系统的最佳候选者。 我们介绍了一种基于强化学习（RL）的新型框架，利用LLM进行无线通信网络部署。我们的方法涉及在城市环境中训练一个RL代理，利用LLM作为其核心，以最大化覆盖范围。代理的目标是驾驭城市环境的复杂性，确定最佳区域覆盖的网络参数。此外，我们将LLM与卷积神经网络（CNN）相结合，以利用它们的优势并减轻它们的局限性。采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法进行训练。结果表明，在某些情况下，LLM辅助模型可以胜过基于CNN的模型，而在其他情况下表现至少同样好。

使用大型语言模型（LLMs）增强6G无线通信技术。

使用强化学习框架和LLMs来优化6G无线通信网络的部署和覆盖范围。

论文介绍了一个基于RL的框架，利用LLMs来训练代理在城市环境中最大化网络覆盖范围。同时，将LLMs与CNNs相结合以充分利用它们的优点。实验结果表明，LLM辅助模型在某些情况下可以超越基于CNN的模型。

最近的相关研究包括：《使用深度强化学习进行网络资源管理》、《利用机器学习优化5G和6G通信系统》等。