5G技术作为新一代移动通信的革新力量，正深刻改变我们的生活方式，中信科移动作为5G网络建设与运维的积极参与者，不断探索前沿技术，深挖网络潜能。为进一步提升网络性能和用户体验，中信科移动积极推动大模型技术与无线网络的结合。通过引入大模型技术，更深入地分析网络数据，细化网络洞察方案，提出基于小区客观环境的动态生成体验阈值标准。该系统运用机器学习与人工智能技术，特别是深度学习算法，从海量数据中自动挖掘模式与规律，构建无线网络洞察专家。
自然语言建模常用的transformer模型，其只需要考虑文字的先后顺序，而无线网络数据结构更复杂。洞察数据需要对高维数据建模，通过引入高维位置编码技术，无线网络洞察大模型可以处理更高维度的数据。通过构建uAttention模型，结合交叉注意力机制进行建模，随机梯度下降算法进行模型训练，生成基础洞察大模型。模型部署时，结合不同城市不同运营商的当期网络数据，进行模型微调，生成适合当地网络的无线网络洞察专家。
fg2.uAttention模型结构
中信科移动持续不断进行研究，其技术方案与方法论已日趋成熟，成功构建了多个用户体验指标模型。通过对实验环境数据的综合评估，该系统在网络异常洞察方面的准确率高达90%以上，参数异常识别的准确率亦超过90%，实现了近55%的效能提升，其他检测项目均达到了预期目标。中信科移动在无线网络洞察大模型技术领域的探索，为其所运维的网络质量提升提供了全新的解决方案。未来，中信科移动将继续深化在无线网络洞察大模型上的研究，持续完成更多体验指标的建模工作，围绕用户体验全过程打造精品网络，注入5G+AI新动能，促进网络高质量发展。
