Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLMSense: Harnessing LLMs for High-level Reasoning Over Spatiotemporal Sensor Traces

論文の概要: LLMSense: Harnessing LLMs for High-level Reasoning Over Spatiotemporal Sensor Traces

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19857v1
Date: Thu, 28 Mar 2024 22:06:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-01 17:04:07.348164
Title: LLMSense: Harnessing LLMs for High-level Reasoning Over Spatiotemporal Sensor Traces
Title（参考訳）: LLMSense:時空間センサトレースに対する高レベル推論のためのハーネスリングLDM
Authors: Xiaomin Ouyang, Mani Srivastava,
Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)の高レベル推論タスクに有効なプロンプトフレームワークを設計する。また,長いセンサトレースによる性能向上のための2つの戦略を設計する。当社のフレームワークはエッジクラウドで実装可能で,データ要約やプライバシ保護のためにクラウド上での高レベルの推論を行うために,エッジ上で小さなLLMを実行することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1137304094345333
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Most studies on machine learning in sensing systems focus on low-level perception tasks that process raw sensory data within a short time window. However, many practical applications, such as human routine modeling and occupancy tracking, require high-level reasoning abilities to comprehend concepts and make inferences based on long-term sensor traces. Existing machine learning-based approaches for handling such complex tasks struggle to generalize due to the limited training samples and the high dimensionality of sensor traces, necessitating the integration of human knowledge for designing first-principle models or logic reasoning methods. We pose a fundamental question: Can we harness the reasoning capabilities and world knowledge of Large Language Models (LLMs) to recognize complex events from long-term spatiotemporal sensor traces? To answer this question, we design an effective prompting framework for LLMs on high-level reasoning tasks, which can handle traces from the raw sensor data as well as the low-level perception results. We also design two strategies to enhance performance with long sensor traces, including summarization before reasoning and selective inclusion of historical traces. Our framework can be implemented in an edge-cloud setup, running small LLMs on the edge for data summarization and performing high-level reasoning on the cloud for privacy preservation. The results show that LLMSense can achieve over 80\% accuracy on two high-level reasoning tasks such as dementia diagnosis with behavior traces and occupancy tracking with environmental sensor traces. This paper provides a few insights and guidelines for leveraging LLM for high-level reasoning on sensor traces and highlights several directions for future work.
Abstract（参考訳）: センシングシステムにおける機械学習に関する研究の多くは、短時間で生の知覚データを処理する低レベルの知覚タスクに焦点を当てている。しかしながら、人間のルーチンモデリングや占有追跡といった多くの実践的応用は、概念を理解し、長期的なセンサトレースに基づいて推論を行うために高いレベルの推論能力を必要とする。このような複雑なタスクを扱う機械学習ベースのアプローチは、限られたトレーニングサンプルとセンサートレースの高次元性のために一般化が困難であり、第一原理モデルや論理推論を設計するための人間の知識の統合が必要である。大きな言語モデル(LLM)の推論能力と世界知識を利用して、長期の時空間センサトレースから複雑な事象を認識できますか? そこで本研究では,LLMの高次推論タスクに対する効果的なプロンプトフレームワークを設計し,センサデータのトレースや低次認識結果の処理を行う。また,長いセンサトレースによる性能向上のための2つの戦略を設計する。当社のフレームワークはエッジクラウドで実装可能で,データ要約やプライバシ保護のためにクラウド上での高レベルの推論を行うために,エッジ上で小さなLLMを実行することができる。その結果,LLMSenseは認知症診断や環境センサの追跡など,2つのハイレベル推論タスクにおいて80%以上の精度を達成できることが示唆された。本稿では,LLMをセンサトレースの高レベル推論に活用するための洞察とガイドラインを提供し,今後の研究の方向性を強調した。

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