大语言模型赋能的6G通信技术

译者案：IEEE通信学会（ComSoc）发布的《电信领域大规模AI应用——创新、规模化落地与数字体验升级路线图》（LARGE-SCALE AI IN TELECOM——Charting the Roadmap for Innovation, Scalability, and Enhanced Digital Experiences）白皮书，为行业指明了一条融合生成式AI与电信大模型（LTMs）的革命性路径。

本文摘选翻译白皮书第8.3章内容，翻译不准确之处，敬请谅解。关注公众号【5G行业应用】，回复“260415”可下载白皮书原文

8.3 电信大模型交互赋能的强化学习

8.3.1 强化学习赋能的通信技术

强化学习（RL）已在通信领域实现了广泛应用，包括网络接入与速率控制、缓存与计算卸载、网络安全、连接保持等场景。

网络接入与速率控制

在网络接入与速率控制领域，强化学习被用于动态频谱接入场景，物联网传感器等用户可根据自身状态选择信道，实现吞吐量最大化。该技术还可解决用户关联与频谱接入的联合优化问题，在异构网络中为用户选择最优基站与信道，优化数据速率与服务质量。此外，强化学习可实现自适应速率控制，例如在 HTTP 动态自适应流媒体（DASH）系统中，客户端可通过选择视频码率，在平均码率与缓冲时长最小化之间实现平衡，提升用户体验质量（QoE）。

缓存与计算卸载

在缓存与计算卸载领域，强化学习被用于无线主动缓存场景，基站可通过预缓存热门内容，减少重复传输、接入时延、能耗与整体网络流量。该过程需要基于用户请求与内容流行度，决策缓存内容与替换时机。

强化学习还可实现数据与计算卸载，让物联网设备将计算任务卸载至附近的移动边缘计算（MEC）服务器，从而降低处理时延、节省设备电量、提升安全性。例如，移动用户可根据网络状况与自身需求，决策是否将数据卸载至蜂窝网络或无线局域网，并选择合适的移动边缘计算服务器。

网络安全与连接保持

网络安全与连接保持是强化学习的另一大核心应用领域。在网络安全方面，强化学习可帮助认知无线电网络对抗干扰攻击，让用户学习信道选择、发射功率调整的最优策略，或利用无人机作为中继规避干扰。该技术还可用于应对自动驾驶等自主系统中的信息物理攻击，例如自动驾驶汽车可根据攻击者的行为调整车速，保持安全车距。

在连接保持方面，强化学习被用于多机器人系统（例如多无人机网络），每个机器人可动态调整自身速度与方向，维持通信范围与连接稳定性。

其他应用

强化学习在流量工程与路由优化中也发挥着关键作用，可优化数据流量路径，实现网络效用最大化与时延最小化。该技术可提升多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统、云无线接入网中的资源共享与调度效率，保障资源的高效分配与服务质量。

此外，强化学习还可用于非合作认知无线电网络、大规模 MIMO 网络、无线传感器网络中的功率控制与数据采集，通过优化功率分配、感知与控制策略，提升网络能效与用户公平性。同时，强化学习技术还被应用于波达方向（DoA）估计、信号检测、用户关联、负载均衡、用户定位、接入设备检测等场景，借助深度学习提升各类通信场景的精度与性能。

8.3.2 大语言模型赋能的 6G 通信技术

优化与资源管理

资源分配

在无线通信资源管理领域，大语言模型在频谱效率与能效最大化方面具备巨大的应用潜力。通过分析海量通信数据，大语言模型可优化频谱分配，实现频率资源的更高效利用，降低干扰。这将直接提升频谱效率，让网络能够同时承载更多数据与用户。

此外，大语言模型可预测流量模式与用户需求，实现动态资源分配，实时适配不断变化的网络环境，从而实现能效最大化。通过网络配置与故障检测的自动化，大语言模型还可降低人工网络管理带来的能耗。同时，在智能边缘计算场景中，大语言模型可支撑实时决策与资源优化，进一步提升无线网络的频谱效率与能效。

协议理解

在无线通信领域，大语言模型在协议理解与实现方面展现出了极高的应用价值。这类模型可分析并解读 5G、长期演进技术（LTE）、无线保真（Wi-Fi）等复杂的无线通信协议，助力通信系统的开发与优化。

凭借先进的自然语言处理能力，大语言模型可辅助工程师解码协议规范，识别潜在问题，保障系统符合行业标准。此外，大语言模型可实现协议文档的自动化生成，简化设计与测试流程，提升系统整体性能。其处理海量技术信息的理解与处理能力，让大语言模型成为推动无线通信技术发展的强大工具。

生成与设计解决方案

自动化代码设计

大语言模型在硬件描述语言（HDL）代码生成领域，已展现出巨大潜力。研究表明，大语言模型不仅能够为简单计算任务生成硬件描述语言代码，还在更复杂的无线网络原型与产品开发中发挥着关键作用。

案例研究显示，大语言模型可大幅提升研发人员在代码重构、复用与验证环节的工作效率。此外，大语言模型已成功为先进无线信号处理算法生成硬件描述语言代码，例如完成了 64 点快速傅里叶变换（FFT）模块的 Verilog 代码开发。这些成果充分体现了大语言模型在自动化代码设计领域的广泛适用性，展现了其处理复杂任务分解与多步推理的能力，将推动无线网络系统开发的技术创新。

网络配置生成

大语言模型正被越来越多地用于网络配置的自动化生成，为电信网络运营商带来了显著收益。通过将自然语言需求转化为正式规范，大语言模型无需大量人工输入，即可生成高层与底层设备配置。

该能力可实现网络自动化开通、优化与性能调优，以及安全与合规配置。此外，大语言模型可辅助故障诊断与排查，支撑网络虚拟化相关工作。通过降低人工工作量，提升网络管理的效率、可靠性与安全性，大语言模型正在深刻改变复杂电信环境中网络配置的生成与维护模式。

故障排查方案推荐

复杂电信网络需要解决各类软硬件故障（即故障工单），而大语言模型在为这类场景推荐故障排查方案方面，展现出了显著潜力。研究已证实了大语言模型在该领域的有效性，相关模型可针对系统故障生成并排序多个可行解决方案。

通过融入迁移学习与非任务专属的电信数据，这类模型处理未见过的故障工单的能力得到了显著提升。基于大语言模型的方案，将故障工单的观测信息、标题、故障区域作为输入，生成 Top-K 个可行解决方案，大幅提升了处理效率，缩短了电信网络的故障响应与修复时长。

预测性分析

信道状态信息预测

信道状态信息（CSI）能够详细反映信道质量与特性，对于无线通信系统的优化至关重要。大语言模型可通过分析海量历史通信数据，识别影响信道状态的复杂模式与趋势，实现信道状态信息预测。

通过融合环境因素、用户行为、设备特征，大语言模型可生成更精准的信道状态信息预测结果。这种预测能力不仅能提升网络性能，还能优化资源分配，降低信道估计误差，从而提升整体通信效率。此外，大语言模型的自然语言处理能力，可辅助工程师更好地理解与解读预测结果，支撑更高效的决策制定。

基于预测的波束成形

波束成形是一种无线通信技术，通过将传输信号定向发送给特定用户，提升信号质量、降低干扰。大语言模型可通过分析用户移动模式、环境变化、历史信号数据，预测最优波束方向，大幅优化基于预测的波束成形技术，让网络能够动态调整波束成形策略，适配不断变化的用户需求与环境条件。

借助多模态数据，大语言模型可捕捉动态网络特征，预测当前与未来场景下的最优波束。这不仅能提升连接稳定性与信号质量，还能降低能耗与干扰。此外，大语言模型可实时处理海量数据集，让预测与调整过程更高效、更精准。这种灵活性可提升高移动性、低时延敏感型应用的性能，为更高效、更智能的无线通信系统奠定了基础。

流量负载预测

凭借先进的自然语言处理与推理能力，大语言模型有望彻底革新流量负载预测技术。在交通管理场景中，大语言模型可解读并分析海量交通数据，包括历史交通模式、实时流量信息、各类环境因素。

通过该过程，大语言模型可识别传统统计方法难以捕捉的潜在趋势与模式。将大语言模型融入流量预测系统，可实现更精准、更细致的流量预测，为城市规划、交通信号控制、驾驶员导航系统提供支撑。此外，大语言模型可适配不断变化的交通状况，从新数据中持续学习，不断提升预测精度。这种类人的流量预测方式，不仅提升了交通管理效率，还助力更智能、响应更迅速的城市交通生态的发展。

8.3.3 大语言模型增强的强化学习

信息处理器

在强化学习领域，大语言模型可承担信息处理器的角色，通过提取特征表征、处理基于自然语言的信息，加速强化学习的学习进程。例如，预训练大语言模型可作为特征表征提取器，既可以直接使用冻结的预训练模型，也可以通过对比学习对模型进行微调，提升样本效率与泛化能力。

大语言模型还可作为语言翻译器，将多样化、非标准化的自然语言信息，转化为正式的任务专属信息，辅助强化学习智能体的学习过程。

奖励设计者

大语言模型具备作为强化学习奖励设计者的潜力。它可利用预训练的常识知识、代码生成能力与上下文学习能力，设计或塑造奖励函数。

大语言模型作为奖励模型主要有两种实现方式：其一，作为隐式奖励模型，基于对任务目标与观测信息的理解，直接提供辅助或整体奖励值—— 既可以通过语言描述的直接提示实现，也可以通过对视觉观测的特征表征与基于语言的指令之间的对齐度进行打分实现；其二，作为显式奖励模型，生成奖励函数的可执行代码，以透明化的方式明确奖励值的逻辑计算过程。

世界模型模拟器

在强化学习场景中，大语言模型可作为世界模型模拟器使用。经过训练的大语言模型可实现两大功能：1）作为轨迹生成器，以自回归方式生成精准的轨迹，供智能体学习与规划；2）作为动力学表征学习器，通过表征学习预测环境的潜在表征。例如，预训练大规模模型已被用于游戏中的轨迹合成，而基于无动作视频表征的模型，在视觉强化学习任务中展现出了更优的性能。

决策者

大语言模型可在强化学习中承担决策者的角色，既可以作为直接决策者，也可以作为间接决策者。在直接决策场景中，大语言模型通过更强大的预训练模型与先验世界知识，增强基于决策 Transformer 的方法，更高效地解决稀疏奖励、长时序任务。例如，通过将离线强化学习的学习过程转化为监督学习问题，大语言模型可基于序列建模预测未来动作，提升模型的样本效率与泛化能力。

在间接决策场景中，大语言模型通过生成候选动作集、提供参考策略，指导动作选择。这有助于解决指令跟随、文本游戏等应用中，大动作空间与自然语言带来的挑战。例如，在生成候选动作后，强化学习智能体可基于价值函数对动作进行重排序，实现累积奖励最大化。

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吴冬升 博士