网络运维大模型白皮书

重点报告 7 2024-11-03 0 worker

报告编号：158302
报告名称：网络运维大模型白皮书
报告来源：互联网用户上传
关键词：重点报告
报告页数：11 页
预览页数：5
报告格式：pdf
上传时间：2024-09-08
简介摘要: (原创分析) 《网络运维大模型白皮书》旨在深入探讨网络运维大模型领域的最新技术趋势，为网络运维专业人士和行业专家提供信息和见解。当前网络运维发展现状是从TM Forum联合产业伙伴共同提出自智网络开始的，已经形成体系化的理念，并覆盖了预测智能、控制智能、感知智能和诊断智能等方面。然而，当前以小模型为主的网络运维存在泛化适应能力弱、应用规模容易受限等挑战。网络运维大模型是面向运维场景应用的融合模型，利用人工智能大模型作为基座，通过高效训练网络知识，构建运维通用的大模型数据。此外，该模型涉及多模态运维数据、自然语言及网络中的各种监控数据。它的愿景是降低数据标注要求，实现通用性、跨场景能力，以及逻辑理解能力。大模型技术有望促进通信网络自智能力的持续提升，提供全新的用户交互、信息组织和系统集成模式。关于发展与实践，网络运维大模型分为运维秘书、运维助理、运维专家和运维大师等几个等级，每个等级具有不同的功能和特点。此外，提出了典型的解决方案，如大模型+运维应用知识、基于Agent的AI应用架构等。然而，在实际应用中，需要对大模型进行严格的能力评测和评估，以确保其准确性、计算效率、安全性等。同时，解决数据治理问题、提高推理加速效率、进行多模态融合、增量预训练与微调等都是关键技术和难题。此外，网络运维大模型在网络故障识别与预测、意图驱动运维等方面有广泛的应用探索价值。经验启示方面，高质量数据集及数据规模是基础，同时需要注意微调数据多样性以防止模型学偏。幻觉问题可以通过知识检索增强避免。计划安排方面，建议集中力量做好共性、通用的东西，建立网络领域大模型能力评测数据集和评测方法，并针对运维和网络垂直领域统一标准以降低数据质量依赖性和标准化程度低的问题。总体来看，白皮书强调了网络运维大模型的重要性以及面临的挑战，并给出了相关建议，呼吁开展更有实质性的工作以推动该领域的发展。