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1、。Alt“动一-论以摘要在大数据、云计算等关键技术的共同推动下，以ChaIGPT为代表的GPT大模里大量涌现，展现出了极富创造力的内容生成能力，提供了高度狎能化的人机交互体验。一直以来，在通信方面存在许多传统方法难以精确建模或高效求解的技术难题，而GPT展示出的潜力能够改进信息通信的服务，提升自智网络的性能，此外，GPT的快速发展和广泛应用，也需要大带宽低时延高可靠的通信网络来支撑。因此,本白皮书从通信从业界的角度，探讨了GPT与通信的相互关系，具体来说，首先，第I章阐述了GPT大模型的概念、发展历程和研究现状。其次，第2章探讨了GPT赋能通信行业的崭新应用，以及在网络智能自治中的定位。再次，
2、第3章对通信网络如何支持GPT泛在应用进行了研究，给出了未来网络设计的典型.思路“接着，笫4章对GPT和通信从独立演进到协同发展的过程进行了全面的分析，介绍了未来能够通过“6G+GPT”加速数字化和智能化转型的行业。随后，第5章指出了“GPT+通信”融合发展所面临的五个最显著的问即，并给出了一些解决思路.然后，第6章提出J对GPT与通信融合发展的建议和对未来的展望。圾后，第7章对本白皮书进行了总结。目录摘要I。引濡4ICPT引领人工智能发展热潮71.1. GPT基本概念71.1.1. 生成式预训练转换器71.12大模型81.1.3. Transformer架构IO12GPT发展历程121.3.
3、 GPT研究现状141.3.1. 国外研究现状151.3.2. 国内研究现状171.3.3. 国际组织17ZGPT赋频信行业192.1. GFI1催生通信新应用与新改革192.1.1. 智能客服2()2.1.2. 自动化仿真212.1.3. 增强谙义通信222.1.4. 生缎芯片设计领域232.2. GpT促进通信网络智能自治242.2.1. GPT重型网络燃划252.2.2. GPT增强切片部署262.2.3. GpT简化网络运维272.2.4. GPT加速网络优化283 .通信网络便能GPT泛在应用313.1. 通信网络保障GPT应用落地313.2. 未来网络技术支探GPT应用331.1
4、.1.未来网络设计的典型思路343.22 原生支拄GPT应用的6GN络353.3. 新型网络架构支持GPT能力下沉363.3.1. 自适应切片373.3.2. 分布式学习383.3.3. 边煽智能394 .GPT与通信协同发展414.1. GF与通信从独立演进到紧密结合4161.1. GPT与迪信结合趋势4161.2. GPT与5G网络结合424.2. GPT与6G通信网络融合发展434.2.1. GPT支持海量数据处理444.2.2. GPT推动网络自服务444.2.3. GPT处助网络资源编排444.2.4. GPT构建网络内生安全454.3. 6G4OPT”赋能行业数字化转型454.3.
5、1. -6GXiPT式能智能工业464.3.2. -6G+GPTtt能智慧医疗474.3.3. “6G+；PT想使智能交通474.3.4. -6G+GPT做健智慈农业484.3.5. 6G+OPT职能智能家居48436.“66KiPT期:能数字娱乐49SGPT+通信融合发展面临的问题505.1. 通信高质量训练数据稀法，专用模型准确性和泛化性差515.2. 端恻算力及硬件资源不足，大根型轻瑞化部署难535.3. 云边端异构网络协同困难,大模型性能程定性差555.4. 服务器互联存在带宽瓶颈,训练时间长推理效率低57SS大模型相关法律法规滞后，安全除私与道德伦理风险高596发展建议与未来展里62
6、61.发展建议626.1.1.加快Al算力建设,提供糜础设施支撑626.12 加强校企联合培养，填补创新人才空缺M6.13 3.加速制定相关政策,建立平台引导发展666.2.未来展望68621.核心技术实现突破，关梃能力显著增强686.22 体系建设日益完善.数字经济快速发展696.23 应用场景不断拓展,循序渐进融合共生707.结束语72参考文献73缩略语79致谢81构如图0l所示。图（M白皮竹章节架构图本白皮书由北京理工大学牵头组织撰写，共有18家中位参与，包括移动、联通、电信3大运营商，7所一流高校，3家知名企业，以及5个业内领先的研究院所。从调研和跟进GPT大模型前沿动态，到探究GPT
7、与通信的关系并构思白皮书的大纲，再到安排章节具体内容并分工撰写，总共历时8个多月，有50多位专家学者深度参与，在反史讨论修改迭代了二十余个版本之后才最终完成。在此期间，部分参与总位还成功联合申请了科技部的国际合作课题基于大模型的云算网一体化多维智能编排关梃技术研究“，从而更好地支持本白皮书的完成.我们认为，Al技术仍处于飞速发展阶段，GPT大模型与通信网络能够实现相互融合、相互支持，不断拓展创新应用场景并完善生态建设,从而共同促进科技进步和千行百业的发展。T：Transformero说明了GPT是基于TranSformCr架构的语言模型。GenCratiVCPre-trainedTransor
8、mcr生成式.颈训练p转换器图I-IGPT的含义2017年，Ckx)gle团队首次提出基于自注意力机制(Self-ttentionMechanism.SAM)的TranSfOrmCr模型，并聘其应用于N1.PvOPCnAl应用了这项技术，于2018年发布最早的一代大模型GPT-1,此后每一代GPT模型的参数班都呈爆炸式增长，2019年2月发布的GPT2参数量为15亿，而2020年5月发布的GPT3,参数量直接达到了1750亿。因此，ChatGpT的“一夜爆火”并不是偶然，它是经过了很多人的努力，以及很长一段时间的演化得来的。要了解GPT的发展，首先应该了解大模型的概念以及TranSfOrnIC
9、r架构。1.1.2.大模型一般来说，在ChatGPT之前，被公众关注的Al模型主要是用于单一任务的。比如，引燃了整个人工智能市场并促使其爆发式发展的“阿尔法狗”(AlPhaGo)，它基于全球用枇棋谱的计算，在2016年轰动一时的“人机大战中击败了围机世界冠军李世石。但是从本质上来说，这种专注了某个具体任务而建立的Al数据模型,和ChaIGPT相比,只能叫“小模型”。大模型是指具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型，我们所提到的通常是大语常模型(1.argelanguageModel.1.1.M)的简称.语言模型是一种人工智能模型，它被训练后可以理解和生成人类语言，而,大”的意思是指模型的参
10、数量非常大，是相对于“小模型”而言的。如图12所示，这阴诳化树图追溯了近些年大楼型的发展历程，其中IR点凸显了某些最知名的模型,同一分支上的模型关系更近田.实心方块表示开源模型空心方块则是闭源模型.非TranSfcinner的模型都用灰色衣示，而然Transformer的模型中，仅编码器模型是粉色分支，仅解码器模型是蓝色分支，编码器-解码器模型是绿色分支。大模型进化树图l2大模型进化树基于这幅进化树示意图，我们可以得出：仅解码器模型正逐渐成为1.1.M发展的主导模型，且OPenAl持续保持着其在1.1.M方向上的领先地位。Mela在开源和推动1.1.M研究方面贡献电越，但GPT-3推出后1.1
11、.M开发有闭源的趋势。此外，仍有许多公司和机构在枳极探索编码器-解码涔模型，比如谷歌.2017年6月，谷歌大脑团队在Al领域的顶会NCUrIPS发表了一篇名为AHemioniSAHYOuNeed的论文,首次提出了一种新的网络架构，即TranSfOrmer,它完全基于SAM,掰弃了循环递归和卷积。在八个Ploo图形处理器（GraphicsProcessingUnit,GPU）上进行了仅仅12个小时的训练之后，TranSfOrnlCr就可以在翻洋质量方面达到更高的水平川，体现了很好的并行能力，成为当时最先进的1.1.M.图1-4给出了TranSfOrmer的网络结构。TranSfOrmer是由系列
12、编码版和解码器形成的，二者均由多头注意力层和全连接前馈网络组成。GPT类似于Translornier的Deeoder部分，是一个白ICl归模型”IramfonncrM络结构帕InpusQXpirtflIsrHieanghO图IYTransfbnner网络结构图Tratuformer的核心组件是多头注意力机制模块，如图I-5所示.它需耍三个指定的输入Q（代表查询）、K（代表键）、V（代表值），然后通过公式将Q和K之间两两i噌相似度，依据相似度对各个V进行加权，得到注意力的计算结果。深入，纷纷开始研发自己的大模型，且应用的场景也越来越丰富。以ChatGPT为代表的大模型，正式开启了Al2.0时代。
13、1.3.1.国外研究现状美国在美国，OpcnAI、AnIhroPiC等初创企业和微软、GUOglC等科技巨头带领若美国在大模型的道路上飞速前进，同时各大公司也在不断提升自身的竞争力。Gglc给AnthroPiC投资3亿美元以应对ChatGpT的威胁，加入了Al反馈强化学习(ReinforcementlearningfromArtificialIinelligenceFeedback.RI.AIF)去减少人类的反馈，并于2022年12月发表论文ConS由Ut沁naiA/:HaIviiessnessfromAlFeedhaCh介绍了人工智能模型ClaUdc：美国新媒体巨头BuZZfCCd因宣布计划
14、采用ChatGPT协助内容创作，股价两天涨了三倍：微软作为OPenAI的主要投资方，也在利用ChatGPT来增强其产品竞争力，补充专业知识、补齐数理短板。英国20234/月，英国政府宣布，向负员构建英国版人工智能基础模型的团队提供I亿英镑的起始资金，以助英国加速发展人工智能技术。英国政府表示，该投资将用于资助由政府和行业共建的新团队，以确保英国的人工智能”主权能力Z这一举措的目标是推广应用安全可靠的基础模型，并争取在2030年将英国建设成为科技“超级大国”且针对GPT等大模型应用在人工智能伦理方面的争议，英国还发布了监管措施白皮书，并表示接下来监管机构将向各个组织发布使用指南和风险评估模板等其
15、他工具及资源，来制定行业内的具体实施原则。欧洲芬兰的FlOwrite是个基于AI的写作工具，可以通过输入关键词生成邮件、消息等内容。荷兰的全渠道通信平台MesSagCBird推出了自CI的Al平台MeSSageBirdAI,可以理解客户信息的含义并做出相应的响应。这两者都是在GPT-3的基础上运行的.德国在大模型的研发上也不断追赶。比如，谷歌2023年3月7日推出2.GPT赋能通信行业第1章中我们介绍了GpT的概念、发展历程和研究现状等内容，可以看出，GPT已被应用于众多领域，成为经济社会发展中重要的变革.技术与关键力量，GPT将为全球产业带来巨大匕取和突破式发展。当前，GpT已经实现了人与机
16、潺之间以多种形式进行“communication”的功能，接近甚至超越了人与人之间以文本方式聊天的体验，这与通信行业支挣人们进行多种多样交流的作用相似.Al应用在通信行业的落地，为信息通信基础设施的建设和运营开拓了新方案。作为AI发展的新高度,GPT引发的Al即服务拥有更大的业务空间,能为通信行业的创新提供广阔的舞台。GpT如何赋能通信行业应用，通信行业如何保障GPT落地，这是通信从业者必须思考和回答的问题。本章将选点介绍GPT在通信行业的创新应用，彰显GpT对通信细分领域的改革与推进作用。通过研究GPT促进通信网络智能自治的方法，我们从网络规划、切片部署、网络运维和网络优化的角度对GPT大模
17、型如何赋能通信网络进行分析.我们期待GPT的飞速发展能够促进人工智能与通信产业的深度融合，加速构建卜一代信息基础设施，助力经济社会的数字化转型。2.1. GPT催生通信新应用与新改革GPT百花齐放的崭新应用，为干行百业的发展带来了新的想象空间，也给通信行业带来新的机遇和挑械.GPT的出现改变/传统的通信模式和应用场景，它突破了人与机器交互的界限，能提供更加智能、便利和个性化的通信体验，极大地提高了信息交互能力和行业应用能力。GPT大模型可作为工具来改进信息通信服务能力。首先，它在自然语言上的强大能力可用于提升智能客服、智急运营和欺诈监测等运营服务功能，通信网络的巨量数据可用来训练通信网络大模型
18、。其次，GPT在自然语言上的成功，促进f语音、视觉等多模态数据技术的发展，这将为通信领域行百业的数字化GPT与网络层的结合,有助于根处G的柔性自治。超过5G网络可获得海卤如织且结构性数据占比高,GPT后大数据案进行统计和分析N4W*frffflWrft.wxw*.aw*迂化就数IK保密图52通信高顺求数据带跳仔致帙型性能降低准确性是指大模型生成的回答是否正确，是否符合逻辑和人们的认知常理，是否能够被人们理解、解释和信任.在通信领域，准确性可能涉及正确识别或预测一系列通信任务，如信号识别、调制解调、频谱感知等，对数据质量要求较高.而泛化性是指机器学习模型在未见过的数据上仍然表现良好的能力1521
19、.换句话说，个好的机器学习模型不仅能够在训练数据上表现出色，还能够在新数据上进行准确预测和决策。然而，泛化性并非一蹴而就，而是需要精心设计和调整模型来实现的“训练数据集样本过丁单一可能会导致模型训练欠拟合或者过拟合问题.这是机器学习中的常见问题，指的是模型在训练初期的效果。当在这些设备上运行GpT大模里时，不仅会迅速消耗电池电量，破坏手机充满电后至少能待机一天的体验，还可能导致设备过热，缩短电池的使用寿命。这种过高的电量消耗不仅限制了大模型在移动设令和其他端侧设备上的应用，而且还可能导致运行成本和设备维护难度增加，甚至还可能直接损坏硬件，影响其他功能的正常使用。5.3. 云边端异构网络协同困难
20、，大模型性能稳定性差在当前大模型体系架构下，在终端设备上部署GPT应用并形成实际业务服务需求，需要公边端共同参与完成“GPT大模型在边缘节点部署，而用预训练过程的大规模数据库通常在云端存储，这涉及终端一边缘节点和边缘节点一云端两段链路的数据传输“然而，随若移动用户的个性化需求剧增，为门港足更多用户，需要实现云边端网络的高效协同，实现计算资源合理化分配，否则可能会导致大模型稳定性下降，影响用户体验。云端服务器通常具有强大的处理能力和存储容量，适合处理大规模、复杂的任务。边缘节.点位于用户和云资源之间，具有一定的计算能力和存储空间，可以降低数据传输延迟，加快响应时间。终端设备如智能手机、传感器等通
21、常资源非常有限，但最接近数据源。在这种网络中，数据和任务根据其属性和需求在云、边缘和终端之间流动。一些需要快速响应的任务可能在边缘节点处理，而那些需要深度分析和豆杂计算的任务则可能上传到云端处理，如图5-4所示。因此，需要综合考虑设备的性能和资源约束，以保证网络中所有节点能高效协同工作，同时保持系统的准确性和可苑性。例如，在城市监控系统中，大量数据需要监控摄像头传输至云端服务器以三行有效处理，传输过程中的延迟对实时监控的效率和应急快速响应能力有显著影响。然而在处理计算密集型模量时，边缘节点可能受到其硬件性能的限制，难以达到理想的处理速度和精度。这一点在自动驾驶中尤为明显，该应用要求车辆快速处理
22、来自众多传感器的大星数据阿I。在这种时延敏感型应用中，商带宽低延迟的网络连接是保障实时决策乃至驾驶安全的垂要因素。因此，需要优化网络负载均衡，分析用户需求并合理分配有限资源，才能灵活应对不断变化的网络环境，保持大模型的稳定运行。5.4. 服务器互联存在带宽瓶颈，训练时间长推理效率低大模型的训练和推理过程需要大量的计奥资源和数据，仅大模型训练就需要由数千片甚至上万片GPU组成的集群连续训练数月时间，海量计算的同时还有海量数据交换的需求，与传统CPU和存储集群比较，内部通信互联要求的提高十分明显。Il随着模型参数量以及GPU算力的增加，要在动态无线通信环境下同时满足生成内容高质量和低延迟，需要更高
23、的互联带宽才能支持。然而，由于目前计算服务器间的互联带宽不足，这可能会导致网络传辘速度过慢甚至中断，需要很长时间才能从云服务器上卜.载数据，从而影响资源的使用率，降低整个训练和推理过程的效率和准确性。如图5-5所示，当前通信带宽提升速度远低于计算提升速度.图5-5通佶带宽提升速度远低于计算提升速度57/81图6-2数据托管叮权益分配机制从行业发展角度来看，建议强化“伦理先行”意识、加强行业自律自治，共同打造GPT应用良性发屣生态。开发者需要监督和改进相关应用，以消除共潜在偏见和I可答不准确等问题.企业需要结合自身资源条件和发展需求,加强数据归集、算力统筹、.算法开源等平台和基础能力建设，支持G
24、PT大模型赋能数字经济.政府需要通过相关政策进行正向引导，实行宏观规划，着重加强对GPT技术的监督与管理，以确保其在应用过程中合法合理，同时明确权贪分配等内容，避免恶意和无序竞争，充分拜放大模型应用价值潜力。同时还应强调道德和伦理的约束，引导科研人员和企业在研发与应用过程中乘持正确的道德价值观，注至社会责任，确保技术透明合理。在此基础上，各单位可以基于开源共享平台促进协同合作、加速应用创新，阚绕“GPT+通信”产业发展与治理需求.推动行业层面在算力提升、算法设计、AI工程化等方面的联合攻关。特别是努力突破技术局限，打破行业发展瓶颈，积极参与GPT应用与治理等领域的国际规则制定和全球发展合作,开
25、放更多的应用平台，争取更大的国际影响力和话语权。参考文献(1 VaswaniA,ShazeerN,PannarN,etal.AttentionisallyouneedJ.arXivpreprintarXiv:1706.03762,2017.(2 YangJ.JinH.TangR.etal.Hamessingthepowerof1.1.Msinpractice:AsurveyonChatGPTandbeyond(Jj.arXivpreprintarXiv:2304.13712.2023.(3 RadfordA.NarasimhanK.SaliniansT.etal.Improvinglangua
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