Краткое содержание

arXiv:2505.16821v3 Тип анонса: замена-перекрёстная публикация Аннотация: Интеграция больших моделей искусственного интеллекта (Large AI Models — LAM) в мобильные сети шестого поколения (6G) является ключевым фактором реализации интерфейса радиодоступа, основанного на искусственном интеллекте (AI-native air interface — AI-AI), где интеллектуальность протоколов должна выходить далеко за пределы ручного программирования. В данной статье, насколько нам известно, впервые представлена стандартизированная эмуляция уровня управления радио-ресурсами (Radio Resource Control — RRC) с использованием модели декодера класса LLAMA, тонкой настройки которой выполнена методом адаптации низкого ранга (Low-Rank Adaptation — LoRA) на многостороннем корпусе реальных трассировок, охватывающих системы как пятого (5G), так и четвёртого поколений (4G). Мы рассматриваем уровень RRC как предметно-ориентированный язык и формируем сегментно-защищённый набор данных вопрос–ответ (question-and-answer — QA), сохраняющий структуру абстрактной синтаксической нотации (ASN.1) посредством предварительной линейизации перед токенизацией байтовых пар (Byte Pair Encoding — BPE). Предложенный подход объединяет адаптацию с высокой эффективностью параметров и подсказки, ограниченные схемой, чтобы обеспечить соответствие синтаксическим и процедурным требованиям. Оценка включает триаду стандартов — соответствие спецификациям ASN.1, согласованность полей и...