Large Language Models for Networking: Workflow, Advances and Challenges
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网络的大型语言模型：工作流程、进展和挑战
- 摘要
- 1 引言
- 2 LLMN的基本工作流
- 3 近期进展概述
- 4 挑战和未来前景
- 5 结论
摘要
网络领域因其高度复杂性和快速迭代的特点，需要广泛的领域知识来完成各类网络任务，包括网络架构设计、配置管理、故障诊断和安全防护。这些任务的固有复杂性与不断演变的网络技术和协议共同构成了挑战。传统基于机器学习的方法在应对这些复杂任务时面临显著限制，因为它们通常需要依赖大量标注数据、专业的特征工程和频繁的模型重训练才能实现跨域泛化和自动化。然而，随着大型语言模型（LLM）的出现，应对这些挑战的新思路不断涌现。LLM在自然语言理解、生成和推理方面展现出卓越的能力。通过大量数据的训练，这类模型为网络领域带来了新的可能性。已有研究开始探索LLM在网络安全领域的应用，并取得了令人鼓舞的成果。通过回顾近期研究进展，我们提出了一种抽象的工作流程，用于描述将LLM应用于网络的基本步骤。我们按照研究领域的特点，对现有研究的亮点进行了分类介绍，并详细阐述了这些研究在工作流程的不同阶段是如何具体实施的。此外，我们深入分析了当前研究中面临的主要挑战，并探讨了潜在的解决方案。最后，我们展望了该领域未来的研究方向和发展前景。我们希望这项系统性综述能够为研究者和从业者提供有价值的参考，推动跨学科研究领域的持续发展。
1 引言
2 LLMN的基本工作流
3 近期进展概述
4 挑战和未来前景
5 结论
在本文中，我们提出了一种基本的工作流程，旨在为研究人员探索LLM在网络研究中的新应用提供实用指南。为了深入理解这一领域的发展，我们系统地梳理了LLM在网络领域的最新进展，涵盖了设计、配置、诊断和安全等多个重要子领域。此外，我们明确了未来研究工作的方向，以更好地实现LLM与网络的整合。
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