Hierarchical Debate-Based Large Language Model (LLM) for Complex Task Planning of 6G Network Management

📄 arXiv: 2506.06519v1 📥 PDF

作者: Yuyan Lin, Hao Zhou, Chengming Hu, Xue Liu, Hao Chen, Yan Xin, Jianzhong, Zhang

分类: eess.SY

发布日期: 2025-06-06

💡 一句话要点

提出基于层次辩论的大语言模型以解决6G网络管理复杂任务

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

关键词: 6G网络管理 大语言模型 层次辩论 任务分解 多模型协作

📋 核心要点

  1. 现有方法多集中于单一大语言模型，难以应对6G网络管理的复杂性和动态变化。
  2. 本文提出了一种层次辩论机制，首先对任务进行分解，再逐步解决每个子任务，显著降低了整体辩论难度。
  3. 实验结果显示，所提方法在覆盖率和全局召回率上均提升超过30%，显著优于基线技术。

📝 摘要（中文）

随着6G网络架构和新兴信号处理技术的复杂性增加，网络管理面临重大挑战。本文提出了一种多大语言模型（LLM）辩论方案，旨在通过层次化的子任务分解来优化6G网络管理。不同于以往研究仅使用单一LLM，本研究通过多个LLM的协作，逐步改进初始解决方案。为评估该方法，构建了包含110个复杂任务和5000个关键词解决方案的6GPlan数据集。实验结果表明，该层次辩论方法在覆盖率和全局召回率上均有超过30%的提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决6G网络管理中因复杂性导致的管理效率低下问题。现有方法多依赖单一大语言模型，难以处理多样化的任务和动态变化的网络环境。

核心思路：提出了一种层次辩论机制，通过将复杂任务分解为多个子任务，使多个LLM能够协作辩论，从而逐步优化解决方案。这种设计能够有效应对6G网络的复杂性。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先是子任务分解阶段，LLMs对任务进行初步讨论和分解；其次是逐步辩论阶段，各LLM针对每个子任务进行深入讨论，最终形成综合解决方案。

关键创新：本研究的创新点在于引入了多LLM的协作机制和层次化的辩论策略，与传统单一LLM方法相比，显著提高了任务处理的灵活性和准确性。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化LLM之间的协作效果，并通过调节模型参数来提升辩论的有效性和效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的层次辩论方法在多个指标上均显著优于基线技术，具体表现为覆盖率和全局召回率提升超过30%。这一成果验证了多LLM协作机制在复杂任务处理中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括6G网络管理、智能城市基础设施、自动化网络优化等。通过提升网络管理的智能化水平，能够有效降低运营成本，提高网络服务质量，推动未来智能网络的发展。

📄 摘要（原文）

6G networks have become increasingly complicated due to novel network architecture and newly emerging signal processing and transmission techniques, leading to significant burdens to 6G network management. Large language models (LLMs) have recently been considered a promising technique to equip 6G networks with AI-native intelligence. Different from most existing studies that only consider a single LLM, this work involves a multi-LLM debate-based scheme for 6G network management, where multiple LLMs can collaboratively improve the initial solution sequentially. Considering the complex nature of 6G domain, we propose a novel hierarchical debate scheme: LLMs will first debate the sub-task decomposition, and then debate each subtask step-by-step. Such a hierarchical approach can significantly reduce the overall debate difficulty by sub-task decomposition, aligning well with the complex nature of 6G networks and ensuring the final solution qualities. In addition, to better evaluate the proposed technique, we have defined a novel dataset named 6GPlan, including 110 complex 6G network management tasks and 5000 keyword solutions. Finally, the experiments show that the proposed hierarchical debate can significantly improve performance compared to baseline techniques, e.g. more than 30% coverage rate and global recall rate improvement.