基于大型模型的多任务语义通信

人工智能（AI）有望彻底改变下一代通信系统的 设计、优化和管理。在本文中，我们探讨了通过利用大型AI模型（LAMs）的多模态数据处理和生成能力将其集成到语义通信（SemCom）中。尽管LAMs具备前所未有的从原始数据中提取语义的能力，但这种集成带来了多方面的挑战，包括 高资源需求、模型复杂性以及跨 多样模态和任务的适应性需求。为克服这些挑战，我们提出了一种基于LAM的多任务SemCom（MTSC）架构，其中包括一种自适应模型压缩策略和一种联合分割微调 方法，以促进在 资源受限 网络中高效部署基于LAM的语义模型。此外，还实现了一种检索增强生成方案，通过综合最新的本地和全局知识库 来 提高语义提取和内容生成的准确性，从而改善推理性能。最后，仿真结果证明了所提出的基于LAM的MTSC架构的有效性，突显了在不同信道条件下各种下游任务性能 的提升。