論文の概要: PLMM: Personal Large Models on Mobile Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14726v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 07:36:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 14:44:56.558760
• Title: PLMM: Personal Large Models on Mobile Devices
• Title（参考訳）: PLMM:モバイルデバイス上の個人用大規模モデル
• Authors: Yuanhao Gong
• Abstract要約: 私たちは、大きな言語モデルを、個人レベル、専門家レベル、伝統的なレベルという3つのレベルに分類します。 提案した個人用大規模モデルは、言語や視覚タスクなど幅広い応用に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.156444853783626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by Federated Learning, in this paper, we propose personal large models that are distilled from traditional large language models but more adaptive to local users' personal information such as education background and hobbies. We classify the large language models into three levels: the personal level, expert level and traditional level. The personal level models are adaptive to users' personal information. They encrypt the users' input and protect their privacy. The expert level models focus on merging specific knowledge such as finance, IT and art. The traditional models focus on the universal knowledge discovery and upgrading the expert models. In such classifications, the personal models directly interact with the user. For the whole system, the personal models have users' (encrypted) personal information. Moreover, such models must be small enough to be performed on personal computers or mobile devices. Finally, they also have to response in real-time for better user experience and produce high quality results. The proposed personal large models can be applied in a wide range of applications such as language and vision tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フェデレーション学習に触発されて,従来の大規模言語モデルから抽出されるが,教育背景や趣味といった地域ユーザの個人情報に適応した個人的大規模モデルを提案する。 大規模な言語モデルは、個人レベル、専門家レベル、伝統的なレベルという3つのレベルに分類します。 個人レベルのモデルは、ユーザの個人情報に適応する。 ユーザの入力を暗号化し、プライバシを保護する。 エキスパートレベルモデルは財務、it、芸術といった特定の知識を融合することに焦点を当てている。 伝統的なモデルは、普遍的な知識発見とエキスパートモデルのアップグレードに焦点を当てている。 このような分類では、個人モデルはユーザーと直接対話する。 システム全体では、パーソナルモデルはユーザの(暗号化された)個人情報を持っている。 さらに、そのようなモデルはパーソナルコンピュータやモバイルデバイスで実行できるほど小さくなければならない。 最後に、より優れたユーザエクスペリエンスと高品質な結果を得るために、リアルタイムに応答する必要がある。 提案した個人用大規模モデルは、言語や視覚タスクといった幅広い応用に適用できる。

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