LLM-Twin: Mini-Giant Model-driven Beyond 5G Digital Twin Networking Framework with Semantic Secure Communication and Computation

📄 arXiv: 2312.10631v1 📥 PDF

作者: Yang Hong, Jun Wu, Rosario Morello

分类: cs.NI, cs.AI

发布日期: 2023-12-17

备注: 18 pages, 11 figures, submitted to Scientific Reports on Nov. 12, 2023

💡 一句话要点

提出LLM-Twin框架，利用LLM赋能的数字孪生网络，实现高效、安全的语义通信与计算。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数字孪生网络 大语言模型 语义通信 安全通信 多模态数据处理

📋 核心要点

  1. 现有数字孪生网络框架在通信效率和多模态数据处理方面存在挑战，资源消耗高，通信拥塞严重。
  2. LLM-Twin框架利用大语言模型处理多模态数据的能力，设计mini-giant模型协作方案，实现LLM在DTN中的高效部署。
  3. 通过数值实验和案例研究验证了LLM-Twin框架的可行性，表明其在提升通信效率和安全性方面的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大语言模型（LLM）的数字孪生网络（DTN）框架，名为LLM-Twin，旨在解决现有DTN框架在高通信效率和多模态数据处理方面面临的挑战。现有DTN框架存在资源消耗高、通信拥塞等问题，尤其是在基于分布式学习的DTN中。此外，现有的机器学习模型通常是领域特定的，难以处理具有多模态数据处理需求的DT场景。同时，诸如区块链等安全方案会引入额外的开销，降低DTN的效率。LLM-Twin通过设计mini-giant模型协作方案，实现LLM在DTN中的高效部署，并设计了一种语义级别的高效安全通信模型。数值实验和案例研究表明了LLM-Twin的可行性。据我们所知，这是第一个提出基于LLM的语义级别数字孪生网络框架。

🔬 方法详解

问题定义：现有数字孪生网络（DTN）框架面临高资源消耗和通信拥塞的问题，尤其是在分布式学习场景下。此外，现有的机器学习模型通常是领域特定的，难以处理多模态数据。现有的安全方案（如区块链）会引入额外的开销，降低DTN的效率。因此，需要一种更高效、安全且能处理多模态数据的DTN框架。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）处理多模态数据的天然优势，以及LLM的语义理解能力，来提升DTN的通信效率和安全性。通过将传统的比特级通信提升到语义级别，可以减少数据传输量，降低资源消耗。同时，利用LLM进行语义级别的安全通信，可以减少传统安全方案的开销。

技术框架：LLM-Twin框架主要包含以下几个模块：1) Mini-Giant模型协作模块：该模块负责将LLM部署到DTN中，通过mini模型在边缘设备上进行快速推理，giant模型在云端进行全局优化，实现高效的分布式计算。2) 语义通信模块：该模块负责将传统的比特级通信转换为语义级别的通信，通过LLM对数据进行语义编码和解码，减少数据传输量。3) 安全通信模块：该模块利用LLM进行语义级别的安全通信，例如，通过LLM对敏感信息进行加密和解密，或者通过LLM进行身份验证和访问控制。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于LLM的语义级别数字孪生网络框架。与传统的DTN框架相比，LLM-Twin框架具有以下优势：1) 高效性：通过语义通信减少数据传输量，降低资源消耗。2) 安全性：通过LLM进行语义级别的安全通信，减少传统安全方案的开销。3) 多模态数据处理能力：LLM天然适合处理多模态数据，可以更好地支持复杂的DT场景。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) Mini-Giant模型的选择和训练策略：如何选择合适的mini模型和giant模型，以及如何训练这些模型，以保证其在DTN中的性能。2) 语义编码和解码方案：如何利用LLM对数据进行语义编码和解码，以保证数据的准确性和完整性。3) 安全通信协议：如何利用LLM进行安全通信，例如，如何设计基于LLM的加密和解密算法，或者如何设计基于LLM的身份验证和访问控制机制。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能未详细给出，需要进一步研究。

📊 实验亮点

论文通过数值实验和案例研究验证了LLM-Twin框架的可行性。虽然具体的性能数据和提升幅度未知，但实验结果表明，LLM-Twin框架在提升通信效率和安全性方面具有潜力。未来的研究可以进一步量化LLM-Twin框架的性能提升，并与其他基线方法进行比较。

🎯 应用场景

LLM-Twin框架可应用于各种需要高效通信、安全保障和多模态数据处理的数字孪生场景，例如智慧城市、智能制造、远程医疗等。该框架能够提升这些场景的效率和安全性，并支持更复杂的数据分析和决策。

📄 摘要（原文）

Beyond 5G networks provide solutions for next-generation communications, especially digital twins networks (DTNs) have gained increasing popularity for bridging physical space and digital space. However, current DTNs networking frameworks pose a number of challenges especially when applied in scenarios that require high communication efficiency and multimodal data processing. First, current DTNs frameworks are unavoidable regarding high resource consumption and communication congestion because of original bit-level communication and high-frequency computation, especially distributed learning-based DTNs. Second, current machine learning models for DTNs are domain-specific (e.g. E-health), making it difficult to handle DT scenarios with multimodal data processing requirements. Last but not least, current security schemes for DTNs, such as blockchain, introduce additional overheads that impair the efficiency of DTNs. To address the above challenges, we propose a large language model (LLM) empowered DTNs networking framework, LLM-Twin. First, we design the mini-giant model collaboration scheme to achieve efficient deployment of LLM in DTNs, since LLM are naturally conducive to processing multimodal data. Then, we design a semantic-level high-efficiency, and secure communication model for DTNs. The feasibility of LLM-Twin is demonstrated by numerical experiments and case studies. To our knowledge, this is the first to propose LLM-based semantic-level digital twin networking framework.