[论文] Free-Text Evaluation of LLMs for 5G Domain Knowledge and Fault Analysis using LLM-as-Judge
来源：arXiv AI 论文收录：2026/8/24
✦ AI 解读
本文针对5G及未来6G网络中的故障分析，提出使用LLM进行自由文本评估。现有基准依赖固定答案的MCQ，而本文转向开放式诊断推理，评估三个轻量级LLM（如Claude）在领域知识和故障分析上的表现，并构建LLM-as-Judge框架以规模化验证文本输出。研究发现轻量级模型在深度诊断上存在挑战，为边缘部署AI提供了重要参考。
Real-world fault analysis in 5G and emerging 6G networks demands domain expertise to analyze free-text diagnostics, including root-cause explanations and recommended actions. LLMs have emerged as a promising approach to automating this, yet whether lightweight, edge-deployable models are capable of performing in-depth free-text diagnostics remains an open question. While existing benchmarks rely on restrictive MCQs with fixed answer keys, this paper evaluates 5G domain understanding and fault analysis in a free-text generation format. Transitioning to this paradigm requires evaluating lightweight, edge-deployable AI models on open-ended diagnostic reasoning, alongside a dependable framework to validate these text outputs at scale. To address this we evaluate three lightweight LLMs, Claude-
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