大模型专题：6G网络面向大模型的分布式学习白皮书
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2024-12-16 20:00:57
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今天分享的是：大模型专题：6G网络面向大模型的分布式学习白皮书
报告共计：24页
6G网络愿景是实现智能普惠，本文提出面向大模型的MFD分布式学习模式。AGI服务将在6G时代普及，大模型提供智能服务成本将趋近于零，每个人都将拥有自己的大模型，网络传输内容将从数据转向模型，6G网络将成为分布式AI计算平台。联邦学习模式存在依赖可信中心节点、通信开销大、异构支持性差等问题，MFD分布式学习模式则将模型构建为通信数据包，像IP包一样在网络内传输，避免大量数据传输问题，原生支持无线网络边缘场景，具备模型自由缩放、支持异构模型知识分享、轻量化自组织学习流程等特征。模型缩放可通过压缩、抽象传递核心知识，接收端按需扩展；异构模型间可通过知识蒸馏或生成模型等方式分享知识；轻量化自组织学习流程能降低管控复杂度，模型可根据实时信息选择传输路径和自适应更新参数，并保障安全可信。Net4LM的智能协作机器人和LM4Net站间协同是MFD的应用示例，6G网络需要原生的大模型分布式学习模式，MFD的设计理念和相关特征将在后续文章中进一步阐述。
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