6G內(nèi)生AI架構(gòu)及AI大模型2023年7月劉光毅6G內(nèi)生AI架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)6G內(nèi)生AI的驅(qū)動(dòng)力6G與AI大模型>

網(wǎng)絡(luò)使能AI大模型賦能網(wǎng)絡(luò)>

AI大模型321用戶需要AI聲紋識(shí)別智能導(dǎo)航機(jī)器翻譯個(gè)性化推薦網(wǎng)絡(luò)自治需要AI運(yùn)行與維護(hù)應(yīng)急通信智能覆蓋

定制網(wǎng)絡(luò)企業(yè)需要AI醫(yī)療識(shí)別機(jī)器人救援安全監(jiān)控智能制造人工智能已成為新一輪產(chǎn)業(yè)升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力，產(chǎn)業(yè)的自動(dòng)化、數(shù)字化、智能化需要泛在智能6G網(wǎng)絡(luò)需要高效地為網(wǎng)絡(luò)自治、ToC和ToB提供AI服務(wù)!.

6G需要一個(gè)統(tǒng)一的框架：以支持有效的AI性能驗(yàn)證和保障方法。.

6G需要高效的數(shù)據(jù)采集和傳輸：以實(shí)現(xiàn)AI預(yù)驗(yàn)證、在線評(píng)估和優(yōu)化的全自動(dòng)閉環(huán)。.

6G需要計(jì)算、數(shù)據(jù)、模型和連接的協(xié)同：以提供更低的延遲和有保障的QoS。.

6G需要充分利用網(wǎng)絡(luò)的人工智能相關(guān)資源：以感知網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，利用網(wǎng)絡(luò)廣泛分布的計(jì)算、數(shù)據(jù)、算法資源，提供高效的人工智能服務(wù)。.

6G需要為AI服務(wù)提供QoS保障：以提供滿足用戶特定需求的AI服務(wù)。.

6G需要保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全數(shù)據(jù)：

在提供可靠AI服務(wù)的同時(shí)，防止數(shù)據(jù)。云AI服務(wù)提供商

云AI服務(wù)提供商在用戶提交訂單后提供盡力而為的AI服務(wù)。提交AI服務(wù)訂單云AI服務(wù)提供商外部和疊加AI

模式一：將具備AI資源的服務(wù)器接入網(wǎng)管設(shè)備，為網(wǎng)絡(luò)提供AI模型。

模式二：在核心網(wǎng)絡(luò)中增加AI作為新的網(wǎng)絡(luò)功能，如NWDAF。網(wǎng)管NWDAF網(wǎng)絡(luò)智能化的啟示云AI服務(wù)提供商的啟示5G時(shí)代網(wǎng)絡(luò)和AI融合的啟示AI服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)傳輸RANUEUE1.從煙囪式開發(fā)到泛在智能的統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)AI框架工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云游戲/云XR智慧能源智慧農(nóng)業(yè)車聯(lián)網(wǎng)智慧醫(yī)療

AIaaS

QoAIS

AIaaS

QoAIS

內(nèi)生AI基于QoAIS的網(wǎng)絡(luò)AI服務(wù)云AI供應(yīng)商(

)(面向6G泛在智能的愿景，網(wǎng)絡(luò)與AI的融合需要有三大轉(zhuǎn)變，6G網(wǎng)絡(luò)將是內(nèi)生AI2.從外掛疊加到

內(nèi)生一體3.從盡力而為到按需可得5G智能到6G的轉(zhuǎn)變——

內(nèi)生AI網(wǎng)絡(luò)自治網(wǎng)絡(luò)極簡(jiǎn)遠(yuǎn)程AI服務(wù)(

)

)6G內(nèi)生AI架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)6G內(nèi)生AI的驅(qū)動(dòng)力6G與AI大模型>

網(wǎng)絡(luò)使能AI大模型賦能網(wǎng)絡(luò)>

AI大模型321用戶需求：通信需求數(shù)據(jù)開放需求計(jì)算服務(wù)需求

AI服務(wù)需求安全服務(wù)需求面向泛在智能等多種服務(wù)需求，6G將新增多個(gè)邏輯面，提供通信、感知、計(jì)算、AI

、大數(shù)據(jù)、安全等一體融合的多維網(wǎng)絡(luò)能力，以及平臺(tái)化、一體化的服務(wù)體系與5G網(wǎng)絡(luò)不同，6G網(wǎng)絡(luò)將定義新的數(shù)據(jù)面、智能面、計(jì)算面等，并有望擴(kuò)展傳統(tǒng)的控制面和用戶面。數(shù)據(jù)面：管理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)服務(wù)計(jì)算面：管理計(jì)算并提供計(jì)算服務(wù)智能面：為原生AI提供全生命周期

的運(yùn)行環(huán)境數(shù)字孿生AI業(yè)務(wù)的實(shí)現(xiàn)需要通信、計(jì)算、數(shù)據(jù)和模型服務(wù)的支撐，需要不同邏輯面之間復(fù)雜的協(xié)同機(jī)制。內(nèi)生AI將AI三要素（數(shù)據(jù)、算法和算力）與網(wǎng)絡(luò)連接一樣下沉為網(wǎng)絡(luò)的基本資源，使網(wǎng)絡(luò)通過(guò)多維資源的協(xié)同，直接、便捷地為用戶提供高質(zhì)量的AI服務(wù)。

應(yīng)用層AS層UE策略智能

計(jì)算

模型AI模型傳輸數(shù)據(jù)傳輸計(jì)算傳輸數(shù)據(jù)QoAIS解釋&評(píng)估1.泛在智能的統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)AI框架2.從外部疊加向集成轉(zhuǎn)換3.從盡力而為轉(zhuǎn)向按需應(yīng)變轉(zhuǎn)換底層資源管理&編排6G網(wǎng)絡(luò)邏輯架構(gòu)——

內(nèi)生AI的具體設(shè)計(jì)AI任務(wù)管理生成/導(dǎo)入AI服務(wù)需求算力

計(jì)算

存儲(chǔ)

通信

終端網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)據(jù)例如：推理速度、能源消耗、計(jì)算安全、數(shù)據(jù)隱私、模型可控性等例如：任務(wù)優(yōu)先級(jí)、算法資源保障優(yōu)先級(jí)、數(shù)據(jù)資源保障優(yōu)先級(jí)等例如：性能指標(biāo)界、訓(xùn)練耗時(shí)、計(jì)算開銷等

QoAIS指標(biāo)體系是網(wǎng)絡(luò)對(duì)AI服務(wù)的質(zhì)量和效果進(jìn)行保障所

使用的一套指標(biāo)體系

QoAIS包含AI服務(wù)的QoS、AI任務(wù)的QoS、AI資源的QoS

三個(gè)層次上的指標(biāo)，三層指標(biāo)間具有映射關(guān)系A(chǔ)I服務(wù)質(zhì)量（QoAIS）指標(biāo)體系，突破傳統(tǒng)QoS體系中以會(huì)話和連接性能為主要關(guān)注指標(biāo)，將安全、隱私、自治和資源開銷作為新的評(píng)

估維度納入，形成一套標(biāo)準(zhǔn)化的AI服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，為用戶AI服務(wù)質(zhì)量的衡量和保障機(jī)制的設(shè)計(jì)提供了統(tǒng)一的依據(jù)

QoAIS是管理編排和任務(wù)管理/控制的重要輸入，管理編排需要將服務(wù)QoS分解為任務(wù)QoS，再映射到對(duì)連接、計(jì)算、數(shù)據(jù)和算法等各方面的資源QoS要求上

為保障QoAIS的達(dá)成，需要“三層閉環(huán)”的保障機(jī)制某省市

智慧工業(yè)智慧生活智慧園區(qū)智慧娛樂(lè)分布式算力（邊）分布式算力（中心）平臺(tái)化服務(wù)網(wǎng)絡(luò)

服務(wù)QoS

AI服務(wù)質(zhì)量（QoAIS）指標(biāo)體系QoAIS保障機(jī)制關(guān)鍵技術(shù)1：AI服務(wù)質(zhì)量（QoAIS）管理編排任務(wù)管理任務(wù)控制全光底座算網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施層OTN/OXCOTN/OXC統(tǒng)一IP算網(wǎng)底座分布式算力（中心）分布式算力（端）分布式算力（網(wǎng)）分布式算力（網(wǎng)）分布式算力（端）OTN/OXC控制面：計(jì)算和通信深度融合的三種模式模式一模式二模式三優(yōu)勢(shì)：當(dāng)QoAIS指標(biāo)發(fā)生惡化時(shí)，可快速調(diào)整，保障QoAIS目標(biāo)的持續(xù)達(dá)成。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中提供AI服務(wù)需要通信和計(jì)算協(xié)議之間頻繁的交互與協(xié)調(diào)，需要設(shè)計(jì)一套通算融合的內(nèi)生AI協(xié)議，實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算和通信的協(xié)同管控與承載，滿足AI所需的連接和分布式計(jì)算服務(wù)、以及基于AI的連接和計(jì)算融合控制需求。CRCputing

ResourceControlNC：Nodepute管理面：計(jì)算和通信資源的協(xié)同編排

管理。優(yōu)勢(shì)：宏觀網(wǎng)元連接關(guān)系、各類資源狀態(tài)，保證網(wǎng)絡(luò)級(jí)性能指標(biāo)較優(yōu)。用戶面：聯(lián)合設(shè)計(jì)“計(jì)算協(xié)議+通信協(xié)議”

滿足QoAIS+均衡分配網(wǎng)絡(luò)資源，滿足“性能

+開銷”上的需求。高計(jì)算效率低能耗、低時(shí)延滿足各類AI場(chǎng)景差異化QoAIS需求管理面融合的松耦合設(shè)計(jì)效率低成本高安全性隱私性不夠6G內(nèi)生AI的算力需求關(guān)鍵技術(shù)2：AI計(jì)算與通信深度融合管理面、控制面、用戶面三個(gè)維度實(shí)現(xiàn)計(jì)算和通信深度融合xNBxNB5G

MEC邊緣計(jì)算缺點(diǎn)RRCCRC集中控制CRCRRCCRC6G智能面的設(shè)計(jì)——

內(nèi)生AI6G愿景與總體架構(gòu)6G與AI大模型>

網(wǎng)絡(luò)使能AI大模型賦能網(wǎng)絡(luò)>

AI大模型321AI邁入通用智能時(shí)代，大模型的出現(xiàn)將為6G與AI的融合帶來(lái)巨大變革認(rèn)知智能能理解

會(huì)思考動(dòng)力智能能動(dòng)會(huì)控ChatGPT現(xiàn)象級(jí)事件，標(biāo)志著人工智能進(jìn)入通用智能時(shí)代從“能聽、會(huì)說(shuō)、能看、會(huì)控”，走向“能理解、會(huì)思考、會(huì)創(chuàng)作”，甚至能“自主決策、自主處理問(wèn)題”從小模型到大模型，生產(chǎn)效率跨越式提升基礎(chǔ)通用大模型具有泛化性，網(wǎng)絡(luò)智能化將從用例驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)槟芰?/p>

驅(qū)動(dòng)，迅速降低應(yīng)用開發(fā)門檻，加速AI工程化、規(guī)模化落地基礎(chǔ)大模型(普適通用，如NLP

，CV，多模態(tài))6G與AI的融合迎來(lái)新機(jī)遇：通用大模型時(shí)代6G網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生AI如何使能AI大模型？如何設(shè)計(jì)賦能網(wǎng)絡(luò)的AI大模型？當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)AI泛化性有限發(fā)展模式新躍遷行業(yè)大模型（教育）行業(yè)大模型（網(wǎng)絡(luò)）行業(yè)大模型（泛娛樂(lè)）通用智能時(shí)代(強(qiáng)AI時(shí)代)感知智能能聽會(huì)說(shuō)能看會(huì)認(rèn)天線權(quán)值調(diào)優(yōu)天線權(quán)值調(diào)優(yōu)流量數(shù)據(jù)分析流量數(shù)據(jù)分析用戶某著名企業(yè)預(yù)測(cè)用戶某著名企業(yè)預(yù)測(cè)計(jì)算智能能存會(huì)算小模型...小模型小模型小模型小模型小模型小模型小模型

...小模型

...小模型

...弱AI時(shí)代模型名稱參數(shù)領(lǐng)域功能BERTNLP語(yǔ)言理解與生成LaMDANLP對(duì)話系統(tǒng)谷歌PaLM5400億NLP語(yǔ)言理解與生成、推理、

代碼生成1maeen110億多模態(tài)語(yǔ)言理解與圖像生成Parti200億多模態(tài)語(yǔ)言理解與圖像生成擻軟Florence6.4億CV視覺(jué)識(shí)別170億NLP語(yǔ)言理解、生成Faoebook0PT-175B1750億NLP語(yǔ)言糢型M2M-100150億NLP100種語(yǔ)言互譯Gato12億多糢態(tài)多面手的智能體DeepMindGooher2800億NLP語(yǔ)言理解與生成AIohaCode414億NLP代碼生成CLIP&DALL-E120億NLP圖像生成、跨模態(tài)檢索OpenA1Codex120億多模態(tài)代碼生成ChatGPT175BNLP語(yǔ)言理解與生成、推理等NLP大模型NLP語(yǔ)言理解、生成CV大棋型CV圖像試別百度跨櫝態(tài)計(jì)算大棋型千億級(jí)別多模態(tài)語(yǔ)言理解與困像生成生物計(jì)算大模型CV化合物表征學(xué)習(xí)、分子結(jié)

構(gòu)預(yù)測(cè)阿里巴巴M6萬(wàn)億級(jí)別多模態(tài)語(yǔ)言理解與圖像生成騰訊混元大饃型-NLP語(yǔ)言理解與生成京東K-PLUG-NLP語(yǔ)言理解與生成、推理、

代碼生成三六零-NLP智能搜索字節(jié)跳動(dòng)DA-NLP語(yǔ)言理解科大訊飛中文預(yù)訓(xùn)練楳型-NLP語(yǔ)言理解與生成、語(yǔ)言互

譯百度文心一言千億級(jí)NLP對(duì)話互動(dòng)，回答問(wèn)題，協(xié)

助創(chuàng)作，獲取信息每日需要729,167個(gè)A100運(yùn)行小時(shí)儲(chǔ)存成本另加1750億個(gè)參數(shù)700GB的參數(shù)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)來(lái)源：OneFlow，國(guó)盛證券研究所

GPT-3訓(xùn)練一次的成本約為140萬(wàn)美元

構(gòu)建

某著名企業(yè)云服務(wù)

超過(guò)1萬(wàn)枚A100訓(xùn)練chatGPTAI大模型在訓(xùn)練、推理、儲(chǔ)存方面開銷極大，網(wǎng)絡(luò)難以支撐

換算

消耗網(wǎng)絡(luò)使能AI大模型：成本與資源的挑戰(zhàn)訓(xùn)練成本

假設(shè)訪量2500萬(wàn)/日，10個(gè)問(wèn)題/用戶，30字/問(wèn)題推理成本每日需要30,382個(gè)A1003,798個(gè)服務(wù)器電費(fèi)：30萬(wàn)/日需要AI大模型需要較大的儲(chǔ)存空間和較強(qiáng)的AI推理芯片，單基站無(wú)法滿足該需求。在實(shí)現(xiàn)合理模型分割的前提下，可將大模型分布式的部署到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中，提供AI推理服務(wù)。在6G網(wǎng)絡(luò)中分布式部署AI大模型，更靠近用戶側(cè)，可能在時(shí)延方

面具有優(yōu)勢(shì)。分布式部署導(dǎo)致推理時(shí)延增加和靠近用戶側(cè)傳輸時(shí)延減少該如何權(quán)衡？大模型分割、壓縮、加速等技術(shù)是否可行；大模型分布式部署后節(jié)點(diǎn)之間數(shù)據(jù)如何合理調(diào)度？14AI大模型訓(xùn)練通常在數(shù)據(jù)中心的多臺(tái)服務(wù)器中，服務(wù)期間需要用高速率光纖連接，難以將AI大模型的訓(xùn)練過(guò)程部署到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中。從用戶、網(wǎng)絡(luò)中采集大量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的預(yù)處理和流量的調(diào)度，

支撐AI大模型的訓(xùn)練。6G網(wǎng)絡(luò)承擔(dān)數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理等數(shù)據(jù)服某省市網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸，為云AI訓(xùn)練AI大模型提供更好的數(shù)據(jù)服務(wù)。AI大模型需要哪些特殊的數(shù)據(jù)分析技術(shù)？數(shù)據(jù)處理功能分布式部署后網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)該如何合理調(diào)度？6G內(nèi)生AI為AI大模型的訓(xùn)練過(guò)程提供鏈接、數(shù)據(jù)服務(wù)，為推理過(guò)程提供鏈接、計(jì)算、模型拆解/分發(fā)服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)使能AI大模型：可能模式特點(diǎn)服務(wù)潛在

增益未來(lái)

問(wèn)題AI推理服務(wù)AI訓(xùn)練服務(wù)云AI供應(yīng)商云AI供應(yīng)商海量數(shù)據(jù)采集處理后數(shù)據(jù)處理后數(shù)據(jù)6G網(wǎng)絡(luò)6G網(wǎng)絡(luò)推理請(qǐng)求數(shù)據(jù)處理AI推理UEUE資源狀態(tài)、拓?fù)洹⑿阅?、成本、能耗、告警等?shù)據(jù)、

KPI監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、XDR、運(yùn)行日志，告警等數(shù)網(wǎng)管/云管系統(tǒng)數(shù)據(jù)等監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、

XDR數(shù)據(jù)、告警數(shù)據(jù)、

MR數(shù)據(jù)、拓非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)：日志數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、文檔/案例數(shù)據(jù)等網(wǎng)管系統(tǒng)數(shù)據(jù)AI賦能網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景主要分為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行兩大類，能否用一個(gè)AI大模型解決多種場(chǎng)景的問(wèn)題？所需數(shù)據(jù)（特征）非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)：上下行信道、語(yǔ)義信息、語(yǔ)義特征、小區(qū)內(nèi)/間干擾基于無(wú)線柵格的切換、智能AMC、

網(wǎng)絡(luò)流量檢測(cè)和擁塞控制、網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)和調(diào)度優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)：MR測(cè)量數(shù)據(jù)、

MDT數(shù)據(jù)；非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)：鏈路級(jí)BLER、端口數(shù)據(jù)流信息數(shù)據(jù)（端口流量、時(shí)延等）終端測(cè)量上報(bào)；網(wǎng)絡(luò)設(shè)備數(shù)據(jù)無(wú)線組網(wǎng)動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡、無(wú)線組網(wǎng)

動(dòng)態(tài)干擾規(guī)避、

網(wǎng)絡(luò)節(jié)能、智能尋

呼、

IP網(wǎng)絡(luò)智能路由標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)：MR測(cè)量數(shù)據(jù)、

MDT數(shù)據(jù)、KPI監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)（PRB利用率、小區(qū)吞吐量等）、

控制面信令數(shù)據(jù)、

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流信息數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備數(shù)據(jù)網(wǎng)管系統(tǒng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)識(shí)別和感知、異常行為監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流信息數(shù)據(jù)（IP五元組、URL、

PFD等）網(wǎng)絡(luò)設(shè)備數(shù)據(jù)東數(shù)西算類、算網(wǎng)融合類、超算智算

類等算網(wǎng)服務(wù)場(chǎng)景；智能需求分析、

智能策略匹配、智能服務(wù)優(yōu)化等感知類：智能業(yè)務(wù)識(shí)別診斷類：智能故障處理預(yù)測(cè)類：智能擴(kuò)容規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)

運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)：基礎(chǔ);業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流信息數(shù)據(jù)

據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)：KPI撲等資源數(shù)據(jù)場(chǎng)景實(shí)例編碼調(diào)制、語(yǔ)義+編碼調(diào)制、波形、

多址、

MIMO、干擾消除數(shù)據(jù)來(lái)源網(wǎng)絡(luò)設(shè)備數(shù)據(jù)、語(yǔ)義信

源數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)

運(yùn)維標(biāo)準(zhǔn)化聯(lián)合業(yè)界共同制定新增數(shù)據(jù)采集規(guī)范，制定按需動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集粒度方案數(shù)據(jù)開放持續(xù)梳理和積累網(wǎng)絡(luò)智能化數(shù)據(jù)集，對(duì)外開

放，構(gòu)建智慧網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新系列生態(tài)，助力研究網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的數(shù)據(jù)是以分鐘/小時(shí)粒度數(shù)據(jù)為主，來(lái)源較為統(tǒng)一；網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的數(shù)據(jù)時(shí)間粒度、標(biāo)準(zhǔn)化程度、數(shù)據(jù)來(lái)源更為多樣和復(fù)雜，獲取較為困難實(shí)時(shí)校驗(yàn)研發(fā)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)校驗(yàn)?zāi)芰Γ苿?dòng)質(zhì)量及時(shí)改進(jìn)閉環(huán)稽核研發(fā)數(shù)據(jù)閉環(huán)稽核能力，保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠16數(shù)據(jù)是AI大模型的基礎(chǔ)，如何獲取適合AI大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)面臨極大挑戰(zhàn)AI大模型賦能網(wǎng)絡(luò)：數(shù)據(jù)獲取和處理的挑戰(zhàn).

物理層等數(shù)據(jù)源缺失，應(yīng)用難開展.

采集數(shù)據(jù)粒度不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)難應(yīng)用.

數(shù)據(jù)記錄不完整，應(yīng)用難優(yōu)化.

數(shù)據(jù)記錄不準(zhǔn)確，應(yīng)用難商用數(shù)據(jù)質(zhì)量差數(shù)據(jù)獲取難小模型1小模型2小模型

N實(shí)時(shí)核心網(wǎng)運(yùn)維通用模型物理層網(wǎng)絡(luò)層

？

無(wú)線運(yùn)行通用模型業(yè)務(wù)層核心網(wǎng)運(yùn)行通用模型與ChatGPT不同，網(wǎng)絡(luò)中存在大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且網(wǎng)絡(luò)不同問(wèn)題間的共性不清晰，

網(wǎng)絡(luò)AI大模型面臨較大挑戰(zhàn)面向上述場(chǎng)景，可考慮分階段探索，首先探索網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維人工智能大模型從小規(guī)模、離線入手，向大規(guī)模、實(shí)時(shí)發(fā)展，最終探索是否可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)AI大模型AI大模型賦能網(wǎng)絡(luò)：大模型的構(gòu)建路徑運(yùn)行通用模型運(yùn)維通用模型無(wú)線運(yùn)維通用模型???大規(guī)模小規(guī)模發(fā)展離線統(tǒng)一架構(gòu)?

如何構(gòu)建統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)大模型？?對(duì)于網(wǎng)絡(luò)而言，Al領(lǐng)域如何建立可解釋性理論模型，保障網(wǎng)絡(luò)中AI大模型決策的有效性和可靠性??如何探索網(wǎng)絡(luò)使能AI大模型的潛在應(yīng)用場(chǎng)景，挖掘場(chǎng)景價(jià)值？?如何利用數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)生成高質(zhì)量數(shù)據(jù)，并對(duì)AI大模型進(jìn)行驗(yàn)證？?如何利用算力的泛在和流動(dòng)性，使能大模型，如chatGPT、語(yǔ)義大模型？?如何細(xì)化網(wǎng)絡(luò)使能AI和AI賦能網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)智能面/計(jì)算面功能、接口及流程高效設(shè)計(jì)？?

架構(gòu)如何支持AI大模型的分布式訓(xùn)練？?如何評(píng)價(jià)AI大模型賦能網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值和增益？?