GPT与通信白皮书（2024）-2024全球6G技术大会：10.0A GTP与通信
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目录
1GPT引领人工智能发展热潮7

• 11GPT基本概念7
• 111生成式预训练转换器7
• 112大模型8
• 113Transformer架构10
• 12GPT发展历程12
• 13GPT研究现状14
• 131国外研究现状15
• 132国内研究现状17
• 133国际组织17
  

2GPT赋能通信行业19

• 21GPT催生通信新应用与新改革19
• 211智能客服20
• 212自动化仿真21
• 213增强语义通信22
• 214重塑芯片设计领域23
• 22GPT促进通信网络智能自治24
• 221GPT重塑网络规划25
• 222GPT增强切片部署26
• 223GPT简化网络运维27
• 224GPT加速网络优化28
  

3通信网络使能GPT泛在应用31

• 31通信网络保障GPT应用落地31
• 32未来网络技术支撑GPT应用33
• 321未来网络设计的典型思路34
• 322原生支撑GPT应用的6G网络35
• 33新型网络架构支持GPT能力下沉36
• 331自适应切片37
• 332分布式学习38
• 333边缘智能39
  

4GPT与通信协同发展41

• 41GPT与通信从独立演进到紧密结合41
• 411GPT与通信结合趋势41
• 412GPT与5G网络结合42
• 42GPT与6G通信网络融合发展43
• 421GPT支持海量数据处理44
• 422GPT推动网络自服务44
• 423GPT协助网络资源编排44
• 424GPT构建网络内生安全45
• 43“6G+GPT”赋能行业数字化转型45
• 431“6G+GPT”赋能智能工业46
• 432“6G+GPT”赋能智慧医疗47
• 433“6G+GPT”赋能智能交通47
• 434“6G+GPT”赋能智慧农业48
• 435“6G+GPT”赋能智能家居48
• 436“6G+GPT”赋能数字娱乐49
  

5“GPT+通信”融合发展面临的问题50

• 51通信高质量训练数据稀缺，专用模型准确性和泛化性差51
• 52端侧算力及硬件资源不足，大模型轻量化部署难53
• 53云边端异构网络协同困难，大模型性能稳定性差55
• 54服务器互联存在带宽瓶颈，训练时间长推理效率低57
• 55大模型相关法律法规滞后，安全隐私与道德伦理风险高59
  

6发展建议与未来展望
7结束语

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