大模型专题：6G网络面向大模型的分布式学习白皮书(1)_前沿科技

大模型专题：6G网络面向大模型的分布式学习白皮书(1)

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2024-12-17 17:00:35

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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(1)

报告共计：24页

6G网络旨在实现智能普惠，使AI服务随时随地可用，驱动其成为分布式AI计算平台。届时端边云将广泛部署大模型，网络传输内容将从数据转向模型。联邦学习虽能解决数据隐私问题，但存在依赖中心节点、通信开销大、异构支持性差等不足。

为此，本文提出MFD分布式学习模式，其理念是让模型跟随数据，在靠近数据处训练和推理，避免大量数据传输问题，充分利用分布式算力。该模式将模型构建为通信数据包，像IP包一样在网络内传输，同时具备模型自由缩放、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。当前3GPP无线网络分布式学习标准化研究较少考虑大模型影响，而MFD模式有望成为6G网络原生分布式学习模式，后续将进一步阐述其算法设计和网络架构设计，期待产业和学术界共同探索。

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