创新、规模化发展与数字体验升级路线图

研报总结

本研报探讨了生成式人工智能（AI）在电信领域的应用，特别是针对6G系统的挑战和机遇。以下为关键内容：

1. 生成式AI在电信领域的应用：生成式AI结合了高级智能和革命性的用户体验，为未来蜂窝网络重新定义了AI的格局。6G系统向AI原生网络设计的转变带来了挑战，需要创新解决方案来实现实时网络编排、智能决策和自适应动态配置。

2. 大型电信模型（LTMs）：LTMs是一组大规模AI模型，旨在满足电信生态系统的需求。本研报旨在探讨LTMs在电信功能和应用中的潜力，从理论设计、实施和部署角度进行分析。

3. LTMs的关键领域：

   • 大规模AI基础：包括生成式架构、模型、多模态训练数据、预训练和微调技术、对齐技术（如强化学习）和网络部署策略。
   • 从大规模AI模型到LTMs：探讨对大规模AI模型的理论修改，以预见LTMs的出现。
   • 物理和MAC层设计：涉及资源分配、频谱管理、信道建模和移动管理等。
   • 网络管理和优化：包括自适应监控和控制，以及利用强化学习实现以用户为中心的网络优化。
   • LTMs数据集：支持LTMs的部署，并提供评估框架以评估LTMs的性能。
   • 硬件进步和需求：关注高性能平台在LTMs部署中的作用，以及RAN与AI融合在实现LTMs方面的作用。
   • 新用例和应用：包括边缘分布式LTMs框架、联邦学习、强化学习与LTMs交互、基于意图的管理等。
   • 监管和伦理考虑：强调数据治理和问责制对于获得可信赖的LTMs操作至关重要。
   • 行业洞察：包括大型动作模型、设备上生成式AI模型、TelecomGPT等模型突破，以及LTMs面临的挑战，如解码速率有限和模型规模庞大。
   • 标准化活动和LTMs路线图：讨论通过区域机构内的焦点小组推动LTMs的关键努力，并定义LTMs在网络基础设施、网络管理和业务运营中的角色，以及LTMs达到里程碑的时间表。

本研报为LTMs在电信网络中的应用提供了开创性的路线图，为电信专家和行业专业人士提供了在LTMs领域推进大规模AI模型的基础。