6G网络面向大模型的分布式学习白皮书-24页_1mb

6G网络面向大模型的分布式学习模式白皮书总结

1. 6G愿景与背景

6G网络旨在实现“智能普惠”，支持AGI（通用人工智能）服务在移动网络中的普及。大模型技术发展迅速，成本趋于零，未来每个终端和网络节点都将部署独特的大模型。网络内容传输将从数据转向模型，推动6G成为分布式AI计算平台。

2. MFD分布式学习模式

面对联邦学习的通信开销大、依赖中心节点、异构支持差等问题，MFD（Model Follow Data）分布式学习模式应运而生，其核心理念是“模型跟随数据”，有效解决传输能耗与隐私挑战：

• 模型像IP包一样传输：将模型封装为AI数据包，在无线网络中自由路由和交互，无需中心控制。
• 模型自由缩放机制：支持模型参数的放大（适应本地计算资源）和缩微（减少传输开销），提出剪枝、蒸馏及LoRA等优化方法。
• 异构模型间知识分享：采用知识蒸馏、生成模型等技术，无须传输原始数据即可实现跨设备功能协同。
• 轻量化自组织学习流程：通过动态路由、本地决策优化通信与训练效率，降低网络管控复杂度。

3. 应用场景

• Net4LM智能协作机器人：通过MFD，在不同品牌机器人间实现分布式自组织学习，提升任务处理和平滑迁移能力。
• LM4Net基站协同：支持站间模型路由和更新，应对网络动态变化，提高无线性能优化效率。

4. 总结与展望

MFD是支撑6G的原生分布式学习模式，需强化分布式学习算法与网络架构设计的融合。期待产业界继续推进标准化与技术创新，推动大模型在端边云的高效协同。

参考文献略。