A New Paradigm of User-Centric Wireless Communication Driven by Large Language Models
作者: Kuiyuan Ding, Caili Guo, Yang Yang, Wuxia Hu, Yonina C. Eldar
分类: cs.NI, cs.IR, eess.SY
发布日期: 2025-04-16
备注: 8 pages, 5 figures
💡 一句话要点
提出基于LLM的无线通信新范式，以用户需求为中心驱动网络优化
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 无线通信 用户中心 自然语言处理 NL2SQL 语义通信 优化问题
📋 核心要点
- 现有方法未能充分利用LLM，忽略了自然语言与复杂通信系统之间的差距，导致用户需求难以精准满足。
- 提出一种基于LLM的新范式，利用NL2SQL工具将用户自然语言请求转化为结构化查询，驱动通信系统优化。
- 构建了以用户请求为中心的语义通信原型系统，通过仿真验证了该范式在满足用户需求方面的有效性。
📝 摘要（中文）
下一代无线通信旨在将人工智能（AI）与以用户为中心的通信网络深度融合，以开发更准确地满足用户需求的AI原生网络。大型语言模型（LLM）的快速发展为实现这些目标提供了巨大的潜力。然而，现有利用LLM进行无线通信的工作通常忽略了人类自然语言与真实通信系统复杂性之间的巨大差距，从而未能充分发挥LLM的能力。为了解决这个问题，我们提出了一种由LLM驱动的无线通信新范式，该范式创新性地结合了自然语言到结构化查询语言（NL2SQL）工具。具体来说，在这个范式中，用户个人需求是主要关注点。在收到用户请求后，LLM首先根据相关的通信指标和系统参数分析用户意图。随后，生成一个结构化查询语言（SQL）语句，从高性能实时数据库中检索特定的参数值。我们进一步利用LLM来制定和解决基于用户请求和检索到的参数的优化问题。然后，优化问题的解决方案驱动通信系统中的调整，以满足用户的需求。为了验证所提出范式的可行性，我们提出了一个原型系统。在该原型中，我们考虑了以用户请求为中心的语义通信（URC-SC）系统，其中物理层的动态语义表示网络调整其编码深度以满足用户需求。此外，使用两个LLM分别分析用户请求并生成SQL语句。仿真结果证明了该方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有无线通信系统在利用大型语言模型（LLM）时，未能有效弥合用户自然语言需求与底层通信系统参数之间的鸿沟。直接使用LLM处理用户请求，容易忽略通信系统的复杂性，导致无法精确满足用户个性化需求。现有方法缺乏将用户意图转化为可执行系统指令的有效机制。
核心思路：论文的核心思路是引入NL2SQL（自然语言到结构化查询语言）工具，将用户自然语言描述的需求转化为结构化的SQL查询语句。通过查询实时数据库，获取与用户需求相关的通信参数和系统状态。然后，利用LLM基于这些参数制定并求解优化问题，从而驱动通信系统的自适应调整，最终满足用户需求。这种方法将用户意图与系统参数精确关联，实现了用户中心的需求驱动。
技术框架：该范式的整体框架包括以下几个主要模块：1) 用户请求接收模块：接收用户以自然语言表达的通信需求。2) LLM意图分析模块：利用LLM分析用户请求，提取关键的通信指标和系统参数。3) NL2SQL模块：将用户意图转化为SQL查询语句。4) 实时数据库：存储通信系统的实时参数和状态信息，响应SQL查询。5) LLM优化模块：基于查询结果，利用LLM制定并求解优化问题，生成系统调整策略。6) 系统调整模块：根据优化结果，调整通信系统的参数，以满足用户需求。
关键创新：该论文的关键创新在于将NL2SQL工具引入到LLM驱动的无线通信系统中。这种结合使得系统能够更精确地理解用户意图，并将自然语言需求转化为可执行的系统指令。与直接使用LLM处理用户请求相比，该方法能够更好地利用LLM的推理和优化能力，同时避免了自然语言理解的模糊性。
关键设计：在原型系统中，使用了两个LLM，一个用于分析用户请求并提取意图，另一个用于生成SQL语句。针对以用户请求为中心的语义通信（URC-SC）系统，设计了一种动态语义表示网络，该网络可以根据用户需求调整编码深度。优化问题的目标函数旨在最小化用户不满意度，约束条件包括系统资源限制和通信质量要求。具体参数设置和损失函数的设计取决于具体的应用场景和用户需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
原型系统验证了该范式的可行性。在以用户请求为中心的语义通信（URC-SC）系统中，通过动态调整语义表示网络的编码深度，能够有效满足不同用户的需求。仿真结果表明，该方法能够显著提高用户满意度，并优化系统资源利用率。具体性能数据（例如用户满意度提升百分比、资源利用率提升百分比）在论文中给出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要个性化用户体验的无线通信场景，例如智能家居、自动驾驶、虚拟现实等。通过理解用户的具体需求并动态调整通信参数，可以提供更高效、更可靠的通信服务。未来，该技术有望推动无线通信系统向智能化、用户中心化的方向发展，实现更灵活、更高效的资源分配和网络管理。
📄 摘要（原文）
The next generation of wireless communications seeks to deeply integrate artificial intelligence (AI) with user-centric communication networks, with the goal of developing AI-native networks that more accurately address user requirements. The rapid development of large language models (LLMs) offers significant potential in realizing these goals. However, existing efforts that leverage LLMs for wireless communication often overlook the considerable gap between human natural language and the intricacies of real-world communication systems, thus failing to fully exploit the capabilities of LLMs. To address this gap, we propose a novel LLM-driven paradigm for wireless communication that innovatively incorporates the nature language to structured query language (NL2SQL) tool. Specifically, in this paradigm, user personal requirements is the primary focus. Upon receiving a user request, LLMs first analyze the user intent in terms of relevant communication metrics and system parameters. Subsequently, a structured query language (SQL) statement is generated to retrieve the specific parameter values from a high-performance real-time database. We further utilize LLMs to formulate and solve an optimization problem based on the user request and the retrieved parameters. The solution to this optimization problem then drives adjustments in the communication system to fulfill the user's requirements. To validate the feasibility of the proposed paradigm, we present a prototype system. In this prototype, we consider user-request centric semantic communication (URC-SC) system in which a dynamic semantic representation network at the physical layer adapts its encoding depth to meet user requirements. Additionally, two LLMs are employed to analyze user requests and generate SQL statements, respectively. Simulation results demonstrate the effectiveness.