2023年ChatGPT的出現(xiàn)讓大模型成為各行各業(yè)的熱點，如何構建大模型，實現(xiàn)大模型和云核心網(wǎng)之間的深度融合是核心網(wǎng)產(chǎn)業(yè)當前新熱點。借助大模型，華為重磅推出了ICN Master解決方案，率先將大模型應用到核心網(wǎng)運維領域，針對網(wǎng)絡風險大，運維效率低，運維人員技能要求高等關鍵運維問題給出解決方案，幫助運營商打造一個高穩(wěn)、敏捷、高質(zhì)的核心網(wǎng)，更好地幫助運營商為用戶提供服務。

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為什么華為云核心網(wǎng)自智網(wǎng)絡一直在強調(diào)網(wǎng)絡高穩(wěn)？

目前全球運營商和產(chǎn)業(yè)組織已經(jīng)對核心網(wǎng)高穩(wěn)形成了產(chǎn)業(yè)共識。但是只有共識是遠遠不夠的。首先，需要定義核心網(wǎng)高穩(wěn)的網(wǎng)絡標準，明確高穩(wěn)網(wǎng)絡框架和方法論，這是構筑自動化和智能化能力的前提；其次還需要制定一套評估工具，來幫助運營商評估網(wǎng)絡是否滿足高穩(wěn)要求。這也是為什么華為聯(lián)合GlobalData及全球領先運營商發(fā)布了業(yè)界首個《高穩(wěn)核心網(wǎng)白皮書》，并積極參與TM Forum的ANL測評及標準貢獻工作。通過可量化的高穩(wěn)標準和評估體系，可以幫助運營商主動識別網(wǎng)絡潛在的隱患。

Appledore的首席分析師Robert也表示自智網(wǎng)絡和高穩(wěn)網(wǎng)絡之間存在密切的關系。自智網(wǎng)絡具備自規(guī)劃、自部署、自優(yōu)化和自演進等能力，通過自動化和智能化的運維手段，自智網(wǎng)絡能夠?qū)崟r監(jiān)控網(wǎng)絡狀態(tài)，預測和預防潛在問題，快速響應并自動修復故障，從而保障網(wǎng)絡的高穩(wěn)運行。可以說自智網(wǎng)絡追求的一個重要目標就是通過自動化和智能化手段來提高網(wǎng)絡的穩(wěn)定性和可靠性，實現(xiàn)高穩(wěn)網(wǎng)絡的狀態(tài)。

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大模型應用到核心網(wǎng)運維中存在哪些困難呢？

Appledore的首席分析師Robert表示，大模型在運維領域的應用仍處于初期階段，存在以下挑戰(zhàn)：首先是數(shù)據(jù)復雜性。核心網(wǎng)運維涉及大量的實時數(shù)據(jù)及多模態(tài)數(shù)據(jù)，并有著極其復雜的關聯(lián)關系。這些數(shù)據(jù)具有強領域知識特性，且不同場景下數(shù)據(jù)差異大。大模型需要處理并理解這些復雜的數(shù)據(jù)，以便進行有效的運維決策。其次，廣義語言模型、大模型和特定于上下文的模型之間的區(qū)別，以及在實際環(huán)境中，如何應用它們也是一大挑戰(zhàn)。我們需要解決大模型如何在不同場景下保持強大的泛化能力，以便快速推廣復用，處理更多未知場景的任務。同時，像網(wǎng)絡設備、協(xié)議，核心網(wǎng)技術細節(jié)等，大模型還需要有效地整合這些領域知識，才可以進行準確的故障診斷、性能優(yōu)化等復雜的運維任務。

華為ICN Master解決方案也提供了一些新的思路。首先，需要提升數(shù)據(jù)質(zhì)量來幫助大模型更深入的理解意圖。其次，需要結(jié)合不同的方法來提高模型的能力。ICN Master以LLM和運維數(shù)據(jù)多模態(tài)分析大模型為基礎，通過智能體技術框架，結(jié)合長短期記憶、RAG、小模型等，來實現(xiàn)語義理解、工具調(diào)用、邏輯推理等能力，最終支撐核心網(wǎng)故障、投訴處理全流程智能化。

運維多模態(tài)分析大模型中融入了華為30多年豐富的核心網(wǎng)運維經(jīng)驗及案例庫知識，如信令、時序、拓撲等，并針對這些知識語料設計標準訓練集展開預訓練，優(yōu)化模型，提高其判斷和思維訓練的準確性，進一步保障網(wǎng)絡的高穩(wěn)。

審核編輯：劉清