I前言隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)(Service，以實(shí)現(xiàn)智能化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的自動生成和定制化。前言 I 一、引言 1絡(luò)的愿景 3、服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 5 數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)映射層 8深度全可編程網(wǎng)絡(luò)層 9 4.2意圖驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 214.3網(wǎng)絡(luò)自動化配置 244.4數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 274.5全可編程網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施 344.6深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 40與用例 49化場景用例 49能部署場景用例 58能管理控制用例 64挑戰(zhàn)與趨勢 70大模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn) 70與泛化遷移的挑戰(zhàn) 72隱私與安全的挑戰(zhàn) 73七、總結(jié) 76 參考文獻(xiàn) 781服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)(ServiceGenerationNetwork，SGN)是一種先進(jìn) 絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等能力。SGN旨在根據(jù)用戶的請求或需求智能化的生SGN利用意圖驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，理解用戶通過自然語言或其他形響應(yīng)。SGN融合了自動化網(wǎng)絡(luò)配置功能，使其能夠根據(jù)生成的服務(wù)和高操作軟件接口和編程語言進(jìn)行控制和定制。這種可編程性使得SGN2化的服務(wù)解決方案。3網(wǎng)絡(luò)的愿景(1)在網(wǎng)絡(luò)中用大語言模型自動化生成網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域所需的生成文(2)在網(wǎng)絡(luò)中采用設(shè)計(jì)大模型，設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、路由算法、調(diào)網(wǎng)與泛在優(yōu)化。(3)在網(wǎng)絡(luò)中用決策大模型，壓縮信息特征并將知識符號化，45絡(luò)架構(gòu)ence型(LLM，largelanguagemodel)和大(型)決策模型(LDM，largel行GAI優(yōu)化以實(shí)現(xiàn)決策模型的意圖保障與驗(yàn)證，如支持網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、括語言模型GPT-4、PaLM(PathwaysLanguageModel)和LLaMA6(LargeLanguageModelMetaAI)模型等。GAI生成的智能方案包含三個階段：(1)自動設(shè)計(jì)：首先，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)場景與用戶意圖設(shè)計(jì)并生成新(2)優(yōu)化部署：基于意圖需求自動生成網(wǎng)絡(luò)部署方案，例如在(3)智能管控：GAI感知物理網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，學(xué)習(xí)歷史配置操作數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)虛實(shí)映射與配置驗(yàn)證特性以及可編程網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平面深度7C3孿生北向接口B孿生南向接口高效數(shù)據(jù)測量控制指令下發(fā)可編程網(wǎng)絡(luò)端側(cè)設(shè)備可編程網(wǎng)絡(luò)交換設(shè)備軟件定義與硬件加速轉(zhuǎn)發(fā)邏輯可編程管理絡(luò)安全存儲物理網(wǎng)絡(luò)資源可編程CPU+SmartNIC/DPU數(shù)據(jù)平面高性能編程語言協(xié)議無關(guān)性可重構(gòu)配置平臺無關(guān)性FPGAASICNP...MPC3孿生北向接口B孿生南向接口高效數(shù)據(jù)測量控制指令下發(fā)可編程網(wǎng)絡(luò)端側(cè)設(shè)備可編程網(wǎng)絡(luò)交換設(shè)備軟件定義與硬件加速轉(zhuǎn)發(fā)邏輯可編程管理絡(luò)安全存儲物理網(wǎng)絡(luò)資源可編程CPU+SmartNIC/DPU數(shù)據(jù)平面高性能編程語言協(xié)議無關(guān)性可重構(gòu)配置平臺無關(guān)性FPGAASICNP...MP基礎(chǔ)模型庫GAI大模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)生成式AI知識圖譜強(qiáng)化學(xué)習(xí)GAI賦能意圖驅(qū)動層大型語言模型LLM意圖文本意圖實(shí)體GAI意圖轉(zhuǎn)譯LLaMAGPT-412大型決策模型LDM預(yù)訓(xùn)練流量矩陣M成本開銷YX/重訓(xùn)練微調(diào)XZ基礎(chǔ)模型庫GAI大模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)生成式AI知識圖譜強(qiáng)化學(xué)習(xí)GAI賦能意圖驅(qū)動層大型語言模型LLM意圖文本意圖實(shí)體GAI意圖轉(zhuǎn)譯LLaMAGPT-412大型決策模型LDM預(yù)訓(xùn)練流量矩陣M成本開銷YX/重訓(xùn)練微調(diào)XZ 智能決策生成意圖驅(qū)動閉環(huán)反饋意圖輸入意圖驗(yàn)證意圖保障大型決策模型LDM智能方案優(yōu)化智智能網(wǎng)絡(luò)解決方案GAI優(yōu)化自動設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)切片按需定制智能管控遙測分析智能調(diào)度驅(qū)動意圖反饋數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)映射層服務(wù)映射模型質(zhì)量保障3網(wǎng)元模型拓?fù)淠Ｐ鸵鈭D反饋數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)映射層服務(wù)映射模型質(zhì)量保障3網(wǎng)元模型拓?fù)淠Ｐ土髁拷Ｕ{(diào)度優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃21功能模型共享數(shù)據(jù)倉庫運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)模型用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)基礎(chǔ)模型虛擬數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)數(shù)數(shù)字孿生體管理模型管理安全管理資源調(diào)度用戶管理業(yè)務(wù)適配 網(wǎng)絡(luò)控制與編排設(shè)備管理跨域協(xié)同時延保障意圖管理拓?fù)涔芾砩疃热删幊叹W(wǎng)絡(luò)層低延時/高速率轉(zhuǎn)發(fā)性能協(xié)深度全可編程網(wǎng)絡(luò)層低延時/高速率轉(zhuǎn)發(fā)性能協(xié)議解析可編程低成本定制化可編程能力 卸載CPU工作負(fù)載多類基礎(chǔ)設(shè)施操作卸載高性能可編程數(shù)據(jù)分組處理芯片零信任信息安全保護(hù)83.2數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)映射層行高效的操作和配置，所示，數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)映射層基于DTN(digitaltwinnetwork)架構(gòu)[6]9域協(xié)同、時延保障等功能。對CPU算力的消耗同時降低業(yè)務(wù)的傳輸時延，提高數(shù)據(jù)測量上智能網(wǎng)絡(luò)方案輸入與抽象化意圖反饋[7][8]。3.3深度全可編程網(wǎng)絡(luò)層CPU為應(yīng)用提供更多的處理能力[3]，包括智能網(wǎng)卡(SmartNIC，smartnetworkinterfacecard)和數(shù)據(jù)與零信任信息安全保護(hù)。受的目applicationspecificintegratedcircuit列(FPGA,fieldprogrammablegatearray)、網(wǎng)絡(luò)處理器(NP,networkprocessor)等。4.1生成式人工智能與前景。人工智能目前已應(yīng)用于如金融、娛樂、新能源、醫(yī)療、生成式人工智能(GAI，Generativeartificialintelligence，也稱經(jīng)元)組成，可以通過學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，來創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)，、場規(guī)模將至(1)生成式人工智能技術(shù)原理生成式人工智能基本原理是通過訓(xùn)練模型來學(xué)習(xí)并預(yù)測數(shù)據(jù)的處理、模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)生成。1)數(shù)據(jù)預(yù)處理：將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型可處理的格式，如將文RNN或變分自編碼器(VAE)(2)生成式人工智能技術(shù)應(yīng)用。戶偏好和特定標(biāo)準(zhǔn)(如流派、風(fēng)格或情緒)的音樂。I訓(xùn)練與微調(diào)、內(nèi)容推理與生成[15]。[16]。設(shè)備和用戶終端的連接，確保數(shù)據(jù)能夠順利傳輸?shù)綌?shù)據(jù)平臺。 工作，進(jìn)一步提高模型的性能和魯棒性。第四步是推理與生成，分別是內(nèi)容生成、用戶輸入和內(nèi)容推理。1.2GAI關(guān)鍵技術(shù)。Transformer是一種序列建模方法，可應(yīng)用于自然語言和視覺處信息[23]。多頭注意力機(jī)制通過并行計(jì)算多個注意力頭，從不，并考慮到源語言的上下文信息[23]。件、采樣階段和去噪階段[47][48]。像素空間[47][48]。在DiffusionModel中，條件編碼器采用的是CLIP(ContrastiveDiffusionModel可以在生成和去噪階段中利用圖像和文本的語義信更準(zhǔn)確和有語義一致性的圖像生成[47][48]。UNet由編碼器-解碼器組成。編碼泛化能力[49]。4.2意圖驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)4.2.1SGN知識圖譜技術(shù)0]在意圖驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)中扮(1)實(shí)體和關(guān)系：知識圖譜中的實(shí)體是各種與服務(wù)生成相關(guān)的成的服務(wù)之間的匹配關(guān)系等。(2)多模態(tài)信息：知識圖譜不僅包含文本信息，還可以包含圖、富有表現(xiàn)力的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。(3)知識融合：知識圖譜是從各種數(shù)據(jù)源和知識庫中整合得到(4)語義表示：知識圖譜采用語義化的表示方式，使用RDF ge(5)查詢和推理：SGN利用知識圖譜進(jìn)行數(shù)據(jù)的查詢和推理，知識圖譜在SGN中充當(dāng)了信息整合和語義理解的橋梁，它為SGN提供了強(qiáng)大的知識管理和推理能力。通過不斷豐富和完善知識largelanguagemodel)和大型決策模型(LDM，largedecision-making(NLP)和機(jī)器學(xué)習(xí)，旨在實(shí)現(xiàn)更智能、更個性化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)體驗(yàn)。別：意圖驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)首先通過NLP技術(shù)解析用戶的自然語中識別出用戶的意圖。例如，用戶可能提出查詢、請求、。得網(wǎng)絡(luò)服務(wù)變得更加智能化、個性化，滿足用戶不斷變化的需求，率。4.3網(wǎng)絡(luò)自動化配置4.3.1網(wǎng)絡(luò)自動化配置簡介，例如登錄路由器、化離不開在操作系統(tǒng)(OS)命令行界面(CLI)級別上編程的鏈接腳]。從最基本的層面上講，可以使用標(biāo)準(zhǔn)CLI命令和參數(shù)來自動化根據(jù)前面命令的成功(&&)或失敗(||)來鏈接事件。或者，用戶可以將命令列表編譯成文本文件(稱為Shell腳本)，從而通過一個執(zhí)可以從應(yīng)用的前端選擇、調(diào)度和執(zhí)行這些程序。例如，紅帽Ansible自動化平臺可以將應(yīng)用編程接口(API)、插件、清單及模塊打包成用4.3.2LLM自動化網(wǎng)絡(luò)配置SGN采用大型語言模型或者大型決策模型完成命令行自動化和例如，當(dāng)LLM訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合中含有網(wǎng)絡(luò)配置相關(guān)的bash命令力的時候，并在孿生體中測試驗(yàn)證符合一定指標(biāo)預(yù)期，可通過LLM(3)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備配置：將網(wǎng)絡(luò)設(shè)備配置信息以Yang格式定義。Netconf服務(wù)器將接收客戶端的配置請求，并通過大語言模型將其轉(zhuǎn)的穩(wěn)定性。(6)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔芾恚喝绻笳Z言模型部署在多個服務(wù)器上，可(7)安全性考慮：在配置網(wǎng)絡(luò)時，需要考慮安全性問題。確保行配置操作。此外，還可以限制對敏感配置的訪問權(quán)限。(8)監(jiān)控和日志：實(shí)現(xiàn)對大語言模型配置網(wǎng)絡(luò)過程的監(jiān)控和日4.4數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)技術(shù)4.4.1數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)技術(shù)簡介(1)數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的背景和定義數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)是一種將現(xiàn)實(shí)世界中的物理實(shí)體或系統(tǒng)映射到虛所構(gòu)成的虛擬模型。通過數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)，我們可以實(shí)時地監(jiān)測、(2)數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的作用和優(yōu)勢行預(yù)測性維護(hù)和決策支持至關(guān)重要。4.4.2數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程(1)數(shù)據(jù)測量和傳感器技術(shù)數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建首先需要測量現(xiàn)實(shí)世界物理實(shí)體或系統(tǒng)的數(shù)據(jù)測量頻率和精度數(shù)據(jù)測量的頻率和精度對數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量和實(shí)時性至關(guān)重(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗數(shù)據(jù)對齊和同步處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。(3)建模和仿真，學(xué)習(xí)模型。仿真算法和工具4.4.3數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)(1)數(shù)據(jù)融合與集成。數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換(2)模型開發(fā)與優(yōu)化數(shù)優(yōu)化與模型選擇。字孿生網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和性能。(3)實(shí)時數(shù)據(jù)更新與反饋基于反饋的模型更新和優(yōu)化(4)可視化與交互界面優(yōu)化方案。可視化分析工具可視化分析工具可以幫助用戶深入挖掘數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)和4.4.4數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)未來發(fā)展與挑戰(zhàn)(1)未來數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向自主學(xué)習(xí)與優(yōu)化建(2)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)私保護(hù)法規(guī)(3)大規(guī)模數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)。時性和延遲(4)人工智能和邊緣計(jì)算的融合成為一項(xiàng)重要的技術(shù)挑戰(zhàn)。模型優(yōu)化和壓縮4.5全可編程網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施4.5.1P4可編程網(wǎng)絡(luò)可編程能力主要體現(xiàn)在軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN，software-definedng口并進(jìn)行管理，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功能的按需管控與新業(yè)務(wù)快速部署。例如OpenFlow協(xié)議[1]可定義控制器與轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備間的行為機(jī)制，向網(wǎng)絡(luò)設(shè)相關(guān)研究采用軟件編程方式設(shè)定數(shù)據(jù)分組的處理流程并在芯片中編對轉(zhuǎn)發(fā)行為的定義，完成訪問控制列表(ACL,accesscontrollist)過可編程[2]。服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)(ServiceGenerationNetwork，SGN)結(jié)合了P4 程技術(shù)，為網(wǎng)絡(luò)提供了更高度定制化和靈活性的全可編程解決方案。P4是一種面向數(shù)據(jù)包處理器的可編程語言，它使網(wǎng)絡(luò)管理員能P(2)多協(xié)議支持：P4支持多種網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的定義和處理。SGN可SGN能夠適.5.2白盒交換機(jī)機(jī)相對應(yīng)。它具有以下特點(diǎn)和優(yōu)勢：根據(jù)特定需求和應(yīng)用場景定制和編程交換機(jī)的數(shù)據(jù)包處理和流轉(zhuǎn)規(guī)和可定制的功能。DN盒交換機(jī)在一些特定場景下可能更適合專業(yè)的網(wǎng)絡(luò)管理團(tuán)隊(duì)和網(wǎng)絡(luò)高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)全可編程性。智能網(wǎng)卡是一種在網(wǎng)絡(luò)接口控制器(NIC)上集成了處理和加速則在網(wǎng)卡上集成了更多的處理能力，如數(shù)據(jù)包處理、流量分析、以卸載主機(jī)CPU的部分(網(wǎng)絡(luò))工作負(fù)擔(dān)，DPU(DataProcessingUnit)是一種專門用于數(shù)據(jù)處理和加速的絡(luò)任務(wù)。DPU處它們?yōu)榉?wù)生成網(wǎng)絡(luò)的全可編程性和智能化提供了重要的技術(shù)支持。(1)發(fā)展方向SGN的發(fā)展將趨向于更大的靈活性和定制化。全可編程網(wǎng)絡(luò)基自適應(yīng)和智能化通過實(shí)時監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，SGN可以動態(tài)地調(diào)整端到端服務(wù)生成的策SGN各個板庫供重復(fù)調(diào)用。開放標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議SGN的發(fā)展將促進(jìn)開放標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議的制定，使得不同廠商的設(shè)SGN(2)面臨的挑戰(zhàn)0性能和效率SGN編4.6深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化4.6.1深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本原理體(Agent)與環(huán)境(Environment)進(jìn)行交互，從而學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜1策略迭代動作策略迭代智能智能體環(huán)境狀態(tài)，獎勵RL主要由智能體(Agent)、環(huán)境(Environment)、狀態(tài)(State)、動作(Action)、獎勵(Reward)和策略(Policy)組成。智能體根據(jù)高訓(xùn)練效率和穩(wěn)定性，最終實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜任務(wù)的高效學(xué)習(xí)和決策能力。4.6.2深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題是在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中尋找最優(yōu)解或最佳配置的挑戰(zhàn)2(1)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋬?yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涫侵妇W(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點(diǎn)(計(jì)算機(jī)、交換機(jī)、路由器等網(wǎng)絡(luò)常見的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆行切屯負(fù)?、總線拓?fù)?、樹狀拓?fù)涞龋缦聢D所示。a(b)總線拓?fù)?c)樹形拓?fù)銵3(2)路由規(guī)劃直接影響網(wǎng)絡(luò)性能。常見的路由規(guī)劃算法包括靜態(tài)路由、動態(tài)路由、源節(jié)點(diǎn)RLDRL法還網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，r4網(wǎng)絡(luò)控制器網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)上傳路由下發(fā)源節(jié)點(diǎn)源節(jié)點(diǎn)(3)流量控制的數(shù)據(jù)傳輸路徑，避免網(wǎng)絡(luò)擁塞和沖突。常見的流量調(diào)度算法包括：PathECMP輪詢調(diào)度算法(Round-RobinScheduling)等。以上的流量調(diào)度方法，缺乏靈活性，5源節(jié)點(diǎn)源節(jié)點(diǎn)a算法執(zhí)行前示意圖基于DRL的集中式網(wǎng)絡(luò)控制器網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)上傳流量調(diào)度策略下發(fā)源節(jié)點(diǎn)源節(jié)點(diǎn)b法執(zhí)行后示意圖DRL量調(diào)度64.6.3SGN大語言模型優(yōu)化絡(luò)優(yōu)化方案，解決網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展問題。和吞吐量。大載均衡。7RLLLM上述基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和大語言模型的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以用來實(shí)現(xiàn)成本4.6.4未來發(fā)展與挑戰(zhàn)L89絡(luò)場景與用例。(1)網(wǎng)絡(luò)智能規(guī)劃和優(yōu)化(2)網(wǎng)絡(luò)智能部署(3)網(wǎng)絡(luò)智能管理控制5.1網(wǎng)絡(luò)智能規(guī)劃和優(yōu)化場景用例質(zhì)量等。用戶體驗(yàn)[34]。其多維度分析能力和專業(yè)規(guī)劃工具的支持，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的全面優(yōu)化。施網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，提升網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗(yàn)[35]。5.1.1空地協(xié)同無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案設(shè)計(jì)系統(tǒng)和衛(wèi)星通信系統(tǒng)已無法有效滿足廣域智慧連接和全球泛在無縫線網(wǎng)絡(luò)具有網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)異構(gòu)、空中節(jié)點(diǎn)高度動態(tài)、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜易變、服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)通過生成式人工智能關(guān)鍵技術(shù)可以為空地協(xié)同無(1)基于服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)的無線用戶需求獲取(2)基于服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)方案推薦為用戶推薦出合理的服務(wù)需求方案可以減少用戶服務(wù)需求變更費(fèi)或者資源不足，的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃難度。(3)基于服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)的通信業(yè)務(wù)需求預(yù)測(4)基于服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案設(shè)計(jì)(5)基于服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)的方案評估與建議(6)基于服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃配置生成5.1.2智能網(wǎng)絡(luò)性能評估與指標(biāo)優(yōu)化建議能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，包括在對智能網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀況有充分?jǐn)?shù)據(jù)支撐的前提下，絡(luò)優(yōu)化依賴維護(hù)人員經(jīng)驗(yàn)以及生產(chǎn)商所提供的一些智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工化及連續(xù)性。劃與優(yōu)化場景中有如下用例：(1)無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃(2)網(wǎng)絡(luò)資源效率優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)存在的問題，云計(jì)算存儲優(yōu)化等常見問題根據(jù)決策模型生成網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化配置方(3)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生智能優(yōu)化影響程度。然后，節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)，5.1.3智能網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量生成成任意所需的、包含不同IP包頭包格式、不同流量模型分布的仿真(1)數(shù)據(jù)測量與預(yù)處理。(2)特征提取與分析特征。。(3)智能生成模型的訓(xùn)練(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)。(4)數(shù)據(jù)生成通過調(diào)整生成模型的參數(shù)和隨機(jī)采樣，可以生成不同IP包頭包仿真數(shù)據(jù)集。(5)數(shù)據(jù)集評估與優(yōu)化(6)數(shù)據(jù)集使用驗(yàn)證。同時，保障網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的隱私和安全也是極其重要的考慮因素。5.2網(wǎng)絡(luò)智能部署場景用例G務(wù)、運(yùn)營效率[37]。.2.1智能語義編解碼相關(guān)特征(如接收信號強(qiáng)度、信噪比和信道脈沖響應(yīng)等)作為大語言接收端的語義解碼系統(tǒng)采用大語言模型基于收到的信息重新生成文識碼器解碼器碼器 物理信道識碼器解碼器碼器 物理信道識識碼器發(fā)送器接收發(fā)送器語義編碼器LLM短信息長信息語義編碼器LLM短信息長信息碼器Q1:Canyouencodethefollowingtextintoacompactpromptwhichcanbeusedforrecoveringtheoriginaltext:Artificialintelligencewasfoundedasanacademicdisciplinein1956.Thefieldointmentandlossoffunding,butafter2012,whendeeplearningsurpassedallpreviousAItechniques,therewasavastincreaseinfundingandinterest.[語義編碼器]A1(LLM):Certainly!Here'sacompactpromptthatcanbeusedtorecovertheoriginaltext:AIfoundedin1956.Cyclesofoptimism,disappointment,fundingloss.After2012,deeplearningsurpassedprevioustechniques,leadingtovastfundingincrease.deeplearningsurpassedprevioustechniques,leadingtovastfundingincrease解碼器]A2(LLM):Certainly!Here'sthedetailedtextcorrespondingtothecompactprompt“Artificialintelligencewasfoundedasanacademicdisciplinein1956.Overtheyears,thefieldwentthroughmultiplecyclesofoptimism,followedbydisappointmentandlossoffunding.However,afterthebreakthroughsin2012,specificallywiththesuccessofdeeplearningsurpassingallpreviousAItechniquestherewasasignificantincreaseinfundingandinterestinthefieldofAI.”.2.2智能異構(gòu)設(shè)備接入設(shè)計(jì)服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)的智能異構(gòu)設(shè)備接入方案需要結(jié)合大語言模型(LLM)和自動化技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)對各廠商設(shè)備操作手冊的學(xué)習(xí)和訓(xùn)包括但不限于以下步驟：(1)數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理則等。(2)大語言模型學(xué)習(xí)和訓(xùn)練(3)異構(gòu)指令的統(tǒng)一指令格式。(4)設(shè)備自動化接入。(5)異構(gòu)設(shè)備管理。(6)持續(xù)學(xué)習(xí)迭代冊的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。智能異構(gòu)設(shè)備接入方案可以極大地提高設(shè)備接入的效率和精確例如圖5-2所示。SDN同化設(shè)備商SDN同化設(shè)備商配置文件初級設(shè)備模型LLM映射LLM解析器初級設(shè)備模型LLM映射LLM解析器LLMLLM映射器驗(yàn)證器CLI統(tǒng)一設(shè)備模型5.2.3SGN數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用(1)故障診斷與預(yù)測斷速診斷故障，預(yù)測性維護(hù)(2)性能優(yōu)化與資源管理資源調(diào)度與利用降低成本。(3)智能決策支持?jǐn)?shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)的模擬和預(yù)測能力為智能決策提供了強(qiáng)有力的支而提高效率和競爭力。應(yīng)用于服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例5.3網(wǎng)絡(luò)智能管理控制用例智能網(wǎng)絡(luò)管理控制是一種利用先進(jìn)技術(shù)和智能算法來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)[38]。5.3.1智能網(wǎng)絡(luò)切片服務(wù)定制請?jiān)O(shè)定1個切片：云節(jié)點(diǎn)2和接入點(diǎn)1連接,帶寬10Gbps，需要流量保護(hù)接入2到云2，2Gbps，強(qiáng)制切請?jiān)O(shè)定1個切片：云節(jié)點(diǎn)2和接入點(diǎn)1連接,帶寬10Gbps，需要流量保護(hù)接入2到云2，2Gbps，強(qiáng)制切片流量保護(hù)網(wǎng)絡(luò)切片場景微調(diào)后的LLM5Gbps接入32Gbps210Gbps1我的接入點(diǎn)是3，我需要切片連接到云節(jié)點(diǎn)1，帶寬為5G，無需保護(hù)帶寬10Gbps5Gbps2Gbps切片云節(jié)點(diǎn)云節(jié)點(diǎn)2云節(jié)點(diǎn)1云節(jié)點(diǎn)2切片接入點(diǎn)接入點(diǎn)1接入點(diǎn)3接入點(diǎn)2流量保護(hù)是否是云云21.3.2智能網(wǎng)絡(luò)故障自愈在這樣的背景下，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商面臨著前所未有的故障自愈挑戰(zhàn)。]。SGN5.3.3智能異常流量攻擊檢測成網(wǎng)絡(luò)可以綜合運(yùn)用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)來實(shí)現(xiàn)異常流型(LLM)。(1)數(shù)據(jù)測量與預(yù)處理備。(2)異常流量檢測模型構(gòu)建使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)構(gòu)建一個生成模型和一個判別模型。生成模型(生成器)用于生成偽造的正常流量數(shù)據(jù)，判別模型(判別器)用于區(qū)分真實(shí)的正常流量數(shù)據(jù)和偽造的流量數(shù)據(jù)。(3)異常流量分類訓(xùn)練(4)異常流量檢測將生成的偽造流量數(shù)據(jù)與真實(shí)流量數(shù)據(jù)一起輸入判別模型進(jìn)行(5)大語言模型輔助檢測利用大語言模型(LLM)對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中的文本信息進(jìn)行理解(6)模型優(yōu)化和持續(xù)學(xué)習(xí)該智能異常流量攻擊檢測用例利用了生成對抗網(wǎng)絡(luò)的生成能力絡(luò)的挑戰(zhàn)與趨勢6.1通用大模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn)I的解決方案往往采用數(shù)據(jù)并行或模型并行的方式將計(jì)算任務(wù)劃分成效的跨異構(gòu)算力平臺的通用化大模型訓(xùn)練是服務(wù)生成網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的一型需要具體考慮以下問題。(1)智能模型高效計(jì)算索的問題。針對大模型在工程應(yīng)用中存在訓(xùn)練時間長、推理效率低、技術(shù)等，而常用的加速技術(shù)包括梯度壓縮、避免跨機(jī)通訊等。此外，大模型的高效推理是實(shí)現(xiàn)工程應(yīng)用落地的關(guān)鍵所在。相對訓(xùn)練環(huán)節(jié)，存帶寬，所以不僅要在保證低延遲的前提下，盡可能節(jié)省計(jì)算資源，部署階段可以通過分布式推理、批量推理、算子融合、硬件加速等，(2)智能模型可控生成6.2部署與泛化遷移的挑戰(zhàn)人工智能的普惠目標(biāo)是讓每個人都能享受到智能技術(shù)帶來的便境，泛化遷移是指將大模型從源域(如訓(xùn)練數(shù)據(jù)集)適應(yīng)到目標(biāo)域(如新的任務(wù)或領(lǐng)域)。這兩個挑戰(zhàn)涉及到大模型的輕量化、自適應(yīng)和可擁人臉識別、機(jī)器翻譯等。然而，邊緣設(shè)備也有計(jì)算能力、存儲空間、高模型的泛化能力。6.3數(shù)據(jù)隱私與安全的挑戰(zhàn)述。丟失或者歧義性增加，型的多次輸出去獲取訓(xùn)練過程中使用過的數(shù)據(jù)的分布實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)竊取管政策，確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性，以避免違反國家相關(guān)法律規(guī)定。七、總結(jié)通過大型語言模型或者大型決策模型以自動化方式生成各種類型的G物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算等相結(jié)合，ationnetworktiveartificialintelligencetentdrivennetwork大(型)語言模型anguagemodel大(型)決策模型cisionmodelDigitaltwinnetworkgrammablenetworkeepreinforcementlearningkinterfacecardataprocessingunitledgegraphNACNetworkautomaticconfigurationNTGNetworktrafficgenerationmaltrafficdetectionnganddecodingerogeneousdeviceaccessNSSNetworkslicingservicersonHBalakrishnanetalOpenFlowenablingmpusnetworksJACMSIGCOMMcomputercommunicationreview74.[2]黃韜,劉江,汪碩,等.未來網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與發(fā)展趨勢綜述[J].通信學(xué)報(bào),2021,[3]馬瀟瀟,楊帆,王展,等.智能網(wǎng)卡綜述[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2022.planeflexibilityandprogrammabilityinsoftwaredefinednetworkingJIEEEAccess,7:-47840.enablingtechnologieschallengestrendsandfutureprospects[J].IEEECommunications[6]孫滔,周鋮,段曉東,等.數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)(DTN):概念,架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)[J].GroshevMGuimaresCMartnPrezJetalTowardintelligentcyber-physicalemsDigitaltwinmeetsartificialintelligenceJIEEECommunicationsMagazine21,59(8):14-20.llisseJetalNetworkDigitalTwinContextandOpportunitiesJIEEECommunicationsMagazine-27.JetalAsurveyoflargelanguagemodelsarXivpreprintmakingProblemsmethodsandopportunitiesarXivpreprintarXiv:2303.04129,2023.SequenceModelsforSequentialDecisionrXivNetworkTrafficarXivpreprintarXiv3,2023.ChowdheryANarangSDevlinJetal.Palm:ScalinglanguagemodelingwithpathwaysarXivpreprintarXiv2311,2022.LlamaOpenandefficientfoundationBrownTBMannBRyderNetal.LanguageModelsareFew-ShotLearnersJ.QinZhangetal.3.[17]Tu??e?elik.2023.TheRoleofArtificialIntelligenceforTheArchitecturalPlansignAutomationinDecisionmakingInProceedingsofthethceonMachineLearningTechnologiesICMLThttpsdoiorg9883.3589903sinSpeculativeClimateFuturesInProceedingsofthe15thConferenceonCampCAssociationforComputingMachineryNewYorkNYUSAhttpsdoiorg45/3591196.359334119]SangjunLee,DonggeunKo,JinyongPark,SaebyeolShin,DongheeHong,andoDeepfakeDetectionforFakeImageswithFacemasksInestWorkshoponSecurityImplicationsofDeepfakesandUSA,27–30./10.1145/3494109.3527189NNguyenandSNadi"AnEmpiricalEvaluationofGitHubCopilot’sCodeestionsIEEEACMthInternationalConferenceonMiningtoriesMSRPittsburghPAUSAppdoi05(008).DOI:10.28468/ki.njsjb.2023.000100.XuMDuHNiyatoDetal.Unleashingthepowerofedge-cloudgenerativeAIrXivpreprintvyouneedCAdvancesinneuralinformationprocessingsystems,2017,30.-07-knscnkinetkcmsdetailTPhtmlrImageSegmentationppyleDisentanglementinArtAnalysisIneedingsoftheACMInternationalConferenceonMultimediaRetrieval208./10.1145/3591106.3592262JShaoandXLi“GeneralizedZero-ShotLearningWithMulti-ChannelreVAEIEEESignalProcessingLettersvolppijianLuMiaomiaoCui,XuansongXie,Xian-ShengHua,andChunyanMiao.2022.viaCLIPInProceedingsofthethCMInternationalConferenceonMultimediaMMAssociationforhttpsdoiorg3161.3547935ningArchitectureforSegmentationofVascularfferedningExplainableArtificialIntelligenceandBiasIEEEAccessvol[31]吳畏虹.軟件定義骨干網(wǎng)段路由技術(shù)研究.北京郵電大學(xué),2021.DOI:10.26969/ki.gbydu.2021.000091.networkarchitecturebasedonspaceairgroundintegratednetwork,”2017IEEEthInternationalConferenceonCommunicationSoftwareandNetworksICCSNGuangzhouChina,2017,pp.798-803,doi:NBenjaminSliwaManuelPatchouKarstenHeimannandChristianWietfeld.oundbasedVehicularNetworkswithnsLIMoSimInProceedingsoftheWorkshoponnsWNShttpsdoiorg9400.3389407ZhangZMuXTuCetal.HierarchicalnetworkplanningofdistributedetzeroenergycommunityJCleanTechnologiesandlanningwithdeepreinforcementlearningCProceedingsoftheACMSIGCOMMConference.2021:1.[36]秦宏志.空地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的智能緩存機(jī)制研究[D].沈陽航空航天大學(xué),2022.DOI:10.27324/ki.gshkc.2022.000373.GarridoHidalgoC,HortelanoD,Roda-SanchezL,etal.IoTheterogeneousmeshnetworkdeploymentforhumanin-the-loopchallengestowardsasocialandsustainableIndustryJIEEEAccess8,6:28417-28437.DanielRozhkoandPaulChowTheNetworkManagementUnitNMU:gNetworkAccessforDirectConnectedFPGAsInProceedingsoftheonalSymposiumonFieldProgrammableGate232–241./10.1145/3289602.3293903yambasAANAnandaKusumaandEMulyanaNetworkhmsCaseStudyVirtualNetworkEmbeddingthrenceonTelecommunicationSystemsServicesandApplications(TSSA,Bandung,Indonesia,2020,pp.1-5,doi:3-953.basedsyntheticIPheadertracegeneration