Integrating Pre-Trained Language Model with Physical Layer Communications

📄 arXiv: 2402.11656v2 📥 PDF

作者: Ju-Hyung Lee, Dong-Ho Lee, Joohan Lee, Jay Pujara

分类: cs.IT, cs.CL, cs.LG, eess.SP

发布日期: 2024-02-18 (更新: 2024-06-28)

💡 一句话要点

提出集成预训练语言模型与物理层通信的框架以解决通信效率问题

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物理层通信 预训练语言模型 端到端训练 向量量化变分自编码器 通信效率 抗噪声能力 智能设备

📋 核心要点

  1. 现有无线通信系统在集成AI模型时面临噪声和比特错误管理的重大挑战，影响通信效率和可靠性。
  2. 本文提出的框架通过结合物理层通信功能和预训练语言模型，采用端到端训练和VQ-VAE技术，提升了通信的鲁棒性和效率。
  3. 仿真结果表明，该框架在不同通信场景下实现了传输大小减少50%，并在噪声环境中保持良好的性能表现。

📝 摘要（中文）

随着设备间直接通过嵌入式基础模型（如语言模型）交换信息的需求日益增长，构建稳健、高效且具有良好泛化能力的通信框架成为一项重要挑战。本文提出了一种实用的设备端AI通信框架，集成了物理层通信功能，并通过链路级仿真验证其性能。该框架通过端到端训练增强对信道噪声的鲁棒性，采用向量量化变分自编码器（VQ-VAE）实现高效通信，并利用预训练的编码器-解码器变换器提升泛化能力。仿真结果显示，该框架在多种通信场景下实现了50%的传输大小减少，同时在标准化的3GPP信道模型下展现出显著的泛化能力和抗噪声能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有无线通信系统在集成AI模型时面临的噪声和比特错误管理问题，这些问题严重影响了通信的效率和可靠性。

核心思路：论文提出的核心思路是构建一个集成物理层通信功能的设备端AI通信框架，通过端到端训练和VQ-VAE技术来增强通信的鲁棒性和效率。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先是信道噪声的端到端训练，其次是使用VQ-VAE进行高效通信，最后是利用预训练的编码器-解码器变换器来提升泛化能力。

关键创新：最重要的技术创新在于将物理层通信与预训练语言模型相结合，形成了一种新的通信框架，显著提升了在噪声环境下的通信性能。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以优化通信效率，并通过调整网络结构和参数设置来实现对信道噪声的有效管理。具体的网络结构细节和参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的框架在多种通信场景下实现了传输大小减少50%，并在标准化的3GPP信道模型下展现出显著的泛化能力和抗噪声能力，表明其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括物联网设备、智能家居和移动通信等场景，能够显著提升设备间的通信效率和可靠性。未来，该框架有望推动更广泛的AI通信技术在实际应用中的落地，提升智能设备的协作能力。

📄 摘要（原文）

The burgeoning field of on-device AI communication, where devices exchange information directly through embedded foundation models, such as language models (LMs), requires robust, efficient, and generalizable communication frameworks. However, integrating these frameworks with existing wireless systems and effectively managing noise and bit errors pose significant challenges. In this work, we introduce a practical ondevice AI communication framework, integrated with physical layer (PHY) communication functions, demonstrated through its performance on a link-level simulator. Our framework incorporates end-to-end training with channel noise to enhance resilience, incorporates vector quantized variational autoencoders (VQ-VAE) for efficient and robust communication, and utilizes pre-trained encoder-decoder transformers for improved generalization capabilities. Simulations, across various communication scenarios, reveal that our framework achieves a 50% reduction in transmission size while demonstrating substantial generalization ability and noise robustness under standardized 3GPP channel models.