AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान · arXiv · 2026-10-23

बड़े भाषा मॉडल बेयesian ऑप्टिमाइज़ेशन से मिलते हैं: स्व-विकसित होते वायरलेस डिजिटल ट्विन्स की ओर

मूल शीर्षक: Large Language Models Meet Bayesian Optimization: Towards Self-evolving Wireless Digital Twins

वायरलेस डिजिटल ट्विन पूर्वनिर्धारित लर्निंग या ऑप्टिमाइज़ेशन संरचनाओं पर निर्भर करते हैं, जो कार्यों और संचालन की स्थितियों के बदलने पर अनुपयुक्त हो सकती हैं। लेखक एक बड़े भाषा मॉडल को बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ जोड़ते हैं, जिसमें BO एक स्थिर आधार का काम करता है, जबकि LLM वर्तमान कार्य और संचित अनुभव के आधार पर तय करता है कि उसके घटकों को बनाए रखना है या बदलना है। मल्टी-यूज़र बीम-चयन समस्या के लिए गॉसियन प्रोसेस कर्नेल खोज के सिमुलेशन में, LLM द्वारा खोजे गए कर्नेल ने प्रशिक्षण कार्यों पर सबसे मज़बूत मानक कर्नेल बेसलाइन की तुलना में अंतिम BO प्रदर्शन को 19.7% बेहतर किया।

मूल लेख पढ़ें ↗

सभी आइटम →