Large Language Model (LLM)-enabled In-context Learning for Wireless Network Optimization: A Case Study of Power Control

📄 arXiv: 2408.00214v2 📥 PDF

作者: Hao Zhou, Chengming Hu, Dun Yuan, Ye Yuan, Di Wu, Xue Liu, Charlie Zhang

分类: eess.SY

发布日期: 2024-08-01 (更新: 2025-06-16)

备注: The latest version of this work has been accepted by ICML 2025 Workshop on ML4Wireless, and the revised title is "Prompting Wireless Networks: Reinforced In-Context Learning for Power Control"

💡 一句话要点

提出基于大语言模型和上下文学习的无线网络功率控制方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 上下文学习 无线网络优化 功率控制 基站 深度强化学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有机器学习方法在无线网络优化中面临模型训练和超参数调优的挑战，过程繁琐且计算成本高昂。
  2. 该论文提出利用大语言模型的上下文学习能力，避免了传统机器学习的训练过程，降低了算法的复杂性。
  3. 实验结果表明，该方法在基站功率控制任务上，无需训练即可达到与深度强化学习相当的性能。

📝 摘要（中文）

本文探索了基于大语言模型(LLM)的无线网络优化方法，通过上下文学习实现。以基站(BS)功率控制为例，展示LLM技术的潜力。与现有的机器学习(ML)方法不同，该算法依赖于LLM的推理能力，避免了繁琐的模型训练和超参数微调，这通常是许多ML算法的瓶颈。具体而言，该算法首先通过格式化的自然语言描述目标任务，然后设计上下文学习框架和演示示例。针对离散状态和连续状态问题，分别提出了基于状态和基于排序的方法来选择合适的示例。仿真结果表明，该算法在没有专门模型训练或微调的情况下，可以达到与传统深度强化学习(DRL)技术相当的性能。这种高效且低复杂度的方案在未来的无线网络优化中具有巨大的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无线网络中的基站功率控制问题。传统机器学习方法，特别是深度强化学习，虽然在功率控制方面取得了进展，但通常需要大量的训练数据和精细的超参数调整，计算成本高，部署复杂。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的上下文学习能力，通过提供少量的示例（demonstration examples），让LLM理解任务目标并做出决策，从而避免了传统机器学习中耗时的模型训练和调优过程。这种方法旨在降低算法的复杂度和部署难度。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 使用格式化的自然语言描述功率控制任务；2) 设计上下文学习框架，包括如何构建输入提示（prompt），以及如何选择合适的示例；3) 针对离散状态和连续状态问题，分别设计基于状态和基于排序的示例选择方法；4) 利用LLM进行推理，输出功率控制决策。

关键创新：最重要的创新在于将大语言模型的上下文学习能力应用于无线网络优化问题，特别是功率控制。与传统的基于模型训练的方法相比，该方法无需训练，而是通过提供示例来引导LLM进行推理，从而实现了快速部署和低复杂度的优化。

关键设计：针对离散状态问题，采用基于状态的示例选择方法，即选择与当前状态最相似的示例。针对连续状态问题，采用基于排序的示例选择方法，即根据某种排序指标（例如信道质量）选择最相关的示例。论文中没有明确提及损失函数或网络结构，因为该方法依赖于LLM的固有能力，而非显式训练模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在基站功率控制任务上，无需任何训练或微调，即可达到与传统深度强化学习方法相当的性能。这表明了LLM在无线网络优化领域的巨大潜力，并为未来的研究方向提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种无线通信场景，例如蜂窝网络、无线局域网和物联网等。通过利用LLM的上下文学习能力，可以实现快速、高效的无线网络优化，降低运维成本，提升网络性能，并为未来智能无线网络的发展提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Large language model (LLM) has recently been considered a promising technique for many fields. This work explores LLM-based wireless network optimization via in-context learning. To showcase the potential of LLM technologies, we consider the base station (BS) power control as a case study, a fundamental but crucial technique that is widely investigated in wireless networks. Different from existing machine learning (ML) methods, our proposed in-context learning algorithm relies on LLM's inference capabilities. It avoids the complexity of tedious model training and hyper-parameter fine-tuning, which is a well-known bottleneck of many ML algorithms. Specifically, the proposed algorithm first describes the target task via formatted natural language, and then designs the in-context learning framework and demonstration examples. After that, it considers two cases, namely discrete-state and continuous-state problems, and proposes state-based and ranking-based methods to select appropriate examples for these two cases, respectively. Finally, the simulations demonstrate that the proposed algorithm can achieve comparable performance as conventional deep reinforcement learning (DRL) techniques without dedicated model training or fine-tuning. Such an efficient and low-complexity approach has great potential for future wireless network optimization.