Dans le secteur des télécommunications, l’IA passe de la phase des preuves de concept et des pilotes localisés à la phase critique du déploiement commercial à grande échelle ; cependant, bien que les opérateurs mondiaux de premier plan continuent d’augmenter leurs investissements dans l’IA, ils n’ont pas encore réalisé une valeur commerciale proportionnelle à ces investissements. La mise en œuvre réussie d’un déploiement d’IA à grande échelle et la transformation des investissements dans l’IA en valeur commerciale tangible sont devenues un défi urgent pour l’industrie mondiale des télécommunications. Le *Livre blanc DT4DI 4.0* indique que sans une compréhension approfondie des structures de réseau, des mécanismes sous-jacents et des états opérationnels, les grands modèles peinent à gagner la confiance dans les processus de production critiques. Pour répondre à ce goulet d’étranglement de l’industrie, le livre blanc présente trois approches d’application de l’IA identifiées par l’industrie, en considérant la troisième approche comme le choix inévitable pour gérer des tâches complexes telles que l’atteinte des capacités AN L4+ (réseau autonome de niveau 4 ou supérieur) : Approche 1 :« Grand modèle de langage (LLM) + génération augmentée par récupération (RAG). » Cette approche se limite à récupérer des informations statiques et à générer des explications textuelles ; elle ne peut pas générer de commandes d’optimisation exécutables permettant de former un processus métier en boucle fermée, et sert principalement d’outil d’interrogation d’informations. Approche 2 :« Grand modèle de langage + utilisation d’outils. » Bien que cela représente une amélioration de l’architecture technique, l’exécution sous-jacente repose toujours sur des outils existants ; sa fonction principale est d’optimiser les flux opérationnels et d’améliorer l’efficacité humaine. Approche 3 :« Grand modèle de langage + réseau de jumeau numérique (DTN) + grand modèle spécifique au domaine des télécommunications. » Cette approche correspond étroitement aux normes architecturales des réseaux autonomes avancés. Contrairement aux LLM, qui se concentrent principalement sur l’interaction, les DTN et les grands modèles spécifiques au domaine des télécommunications peuvent déterminer la « prochaine meilleure action » d’optimisation dans le domaine. En prenant comme exemple le grand modèle spécifique au domaine SRCON 2.0 (simulation de la réalité des réseaux de communication 2.0), ce modèle redéfinit le paradigme d’optimisation des réseaux en exploitant la collecte et le traitement complets des données provenant des éléments de réseau sans fil intelligents, ainsi que des sous-modèles spécifiques au domaine basés sur l’architecture Transformer — notamment le grand modèle de diagnostic de l’expérience utilisateur (UELM) et le grand modèle jumeau de l’espace des faisceaux (BSLM). L’UELM analyse les données complètes des réseaux sans fil afin d’identifier de manière autonome les problèmes d’...
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