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5G专网部署AI大模型能力的研究
被引量:
4
1
作者
聂磊
朱立标
詹晓航
《长江信息通信》
2024年第1期202-205,共4页
为满足行业终端安全接入组织专网的移动性需求,能随时以自然语言交流方式实现行业应用与知识库的人机交互,文章对5G专网和交互式AI模型应用部署进行研究,阐述了在5G专网中部署行业AI大模型能力的解决方案,通过网络切片、安全策略和边缘...
为满足行业终端安全接入组织专网的移动性需求,能随时以自然语言交流方式实现行业应用与知识库的人机交互,文章对5G专网和交互式AI模型应用部署进行研究,阐述了在5G专网中部署行业AI大模型能力的解决方案,通过网络切片、安全策略和边缘云计算的部署方案解决网络安全和信息交互时延等问题,从而拓展5G专网在AI领域的应用场景,保障行业信息和敏感数据,提升工作效率。
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关键词
5G
5G专网
MEC
AI
大语言模型
聊天机器人
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职称材料
题名
5G专网部署AI大模型能力的研究
被引量:
4
1
作者
聂磊
朱立标
詹晓航
机构
中国移动通信集团广东有限公司广州分公司
出处
《长江信息通信》
2024年第1期202-205,共4页
文摘
为满足行业终端安全接入组织专网的移动性需求,能随时以自然语言交流方式实现行业应用与知识库的人机交互,文章对5G专网和交互式AI模型应用部署进行研究,阐述了在5G专网中部署行业AI大模型能力的解决方案,通过网络切片、安全策略和边缘云计算的部署方案解决网络安全和信息交互时延等问题,从而拓展5G专网在AI领域的应用场景,保障行业信息和敏感数据,提升工作效率。
关键词
5G
5G专网
MEC
AI
大语言模型
聊天机器人
Keywords
5G
5G private networks
MEC
AI
LLM
chabot
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
5G专网部署AI大模型能力的研究
聂磊
朱立标
詹晓航
《长江信息通信》
2024
4
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