[2Win5-96] Lage Network Model: 大規模言語モデルを応用した通信ネットワークシミュレーションのための生成モデルの検討
キーワード：通信ネットワーク、生成AI、大規模言語モデル
クラウドやIoT機器の普及など，現代のテクノロジーは通信ネットワークの上に成り立っている．
サイバー攻撃に対するセキュリティの強化や通信品質の向上など，通信データを対象とした技術開発の重要性が高まっているが，通信データを対象とした研究においては，適切なネットワークの構築や通信パケットをキャプチャする仕組みなどデータ取得のコストが高い場合が多い．
他方，最近では生成AIの発展により，言語をはじめとする様々な形式のデータが確率モデルによって生成されるようになったが，通信ネットワークを対象とした確率モデルについてはまだ研究が進んでいない．
そこで本研究では，大規模言語モデルをベースとした生成技術を用いて通信データを生成・シミュレーションすることを目的とするLarge Network Modelの可能性について検討した．具体的には，大規模モデルを構築するための初期検討として，言語モデルをベースとした生成モデルを構築し通信データを用いた学習，評価を行い，その有効性を検討した．
サイバー攻撃に対するセキュリティの強化や通信品質の向上など，通信データを対象とした技術開発の重要性が高まっているが，通信データを対象とした研究においては，適切なネットワークの構築や通信パケットをキャプチャする仕組みなどデータ取得のコストが高い場合が多い．
他方，最近では生成AIの発展により，言語をはじめとする様々な形式のデータが確率モデルによって生成されるようになったが，通信ネットワークを対象とした確率モデルについてはまだ研究が進んでいない．
そこで本研究では，大規模言語モデルをベースとした生成技術を用いて通信データを生成・シミュレーションすることを目的とするLarge Network Modelの可能性について検討した．具体的には，大規模モデルを構築するための初期検討として，言語モデルをベースとした生成モデルを構築し通信データを用いた学習，評価を行い，その有効性を検討した．
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