論文の概要: Large Language Models Empowered Autonomous Edge AI for Connected Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02779v3
• Date: Mon, 25 Dec 2023 06:25:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-28 01:44:25.220779
• Title: Large Language Models Empowered Autonomous Edge AI for Connected Intelligence
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるコネクテッドインテリジェンスのための自律エッジAI
• Authors: Yifei Shen, Jiawei Shao, Xinjie Zhang, Zehong Lin, Hao Pan, Dongsheng Li, Jun Zhang, Khaled B. Letaief
• Abstract要約: エッジ人工知能(Edge AI)は、コネクテッドインテリジェンスを実現するための有望なソリューションである。 この記事では、ユーザのさまざまな要件を満たすために自動的に組織化し、適応し、最適化する、自律的なエッジAIシステムのビジョンを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.269276328087855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The evolution of wireless networks gravitates towards connected intelligence, a concept that envisions seamless interconnectivity among humans, objects, and intelligence in a hyper-connected cyber-physical world. Edge artificial intelligence (Edge AI) is a promising solution to achieve connected intelligence by delivering high-quality, low-latency, and privacy-preserving AI services at the network edge. This article presents a vision of autonomous edge AI systems that automatically organize, adapt, and optimize themselves to meet users' diverse requirements, leveraging the power of large language models (LLMs), i.e., Generative Pretrained Transformer (GPT). By exploiting the powerful abilities of GPT in language understanding, planning, and code generation, as well as incorporating classic wisdom such as task-oriented communication and edge federated learning, we present a versatile framework that efficiently coordinates edge AI models to cater to users' personal demands while automatically generating code to train new models in a privacy-preserving manner. Experimental results demonstrate the system's remarkable ability to accurately comprehend user demands, efficiently execute AI models with minimal cost, and effectively create high-performance AI models at edge servers.
• Abstract（参考訳）: ワイヤレスネットワークの進化は、超接続されたサイバー物理世界における人間、物体、および知性のシームレスな相互接続を想定した、コネクテッド・インテリジェンス(connected intelligence)へと向かっている。 エッジ人工知能(Edge AI)は、ネットワークエッジで高品質で低レイテンシ、プライバシ保護のAIサービスを提供することで、コネクテッドインテリジェンスを実現するための有望なソリューションである。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のパワー,すなわち生成事前学習型トランスフォーマー(GPT)を活用することによって,ユーザのさまざまな要件を自動で整理,適応,最適化する自律エッジAIシステムのビジョンを示す。 言語理解,計画,コード生成におけるGPTの強力な能力を活用するとともに,タスク指向コミュニケーションやエッジフェデレーション学習といった古典的な知恵を取り入れることで,エッジAIモデルを効率よくコーディネートし,ユーザの個人的要求に応えるとともに,プライバシ保護の方法で新たなモデルをトレーニングするためのコードの自動生成を行う,汎用的なフレームワークを提案する。 実験結果は、ユーザの要求を正確に理解し、最小限のコストでaiモデルを効率的に実行し、エッジサーバで高性能なaiモデルを効果的に作成するシステムの驚くべき能力を示している。

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