論文の概要: Efficient Prompting for LLM-based Generative Internet of Things

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10382v3
• Date: Sun, 06 Oct 2024 21:19:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 18:00:25.585675
• Title: Efficient Prompting for LLM-based Generative Internet of Things
• Title（参考訳）: LLMを用いた生成物のインターネットのための効率的なプロンプト
• Authors: Bin Xiao, Burak Kantarci, Jiawen Kang, Dusit Niyato, Mohsen Guizani,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著な能力を示しており、最近、IoT(Internet of Things)アプリケーションにLLMの能力を統合することが研究の注目を集めている。 セキュリティ上の懸念から、多くの機関は最先端の商用LLMサービスへのアクセスを避け、ローカルネットワーク環境でのオープンソースLLMのデプロイと利用を必要としている。 本研究では,LLMを用いた生成IoT(Generative IoT)システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.84327500311464
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capacities on various tasks, and integrating the capacities of LLMs into the Internet of Things (IoT) applications has drawn much research attention recently. Due to security concerns, many institutions avoid accessing state-of-the-art commercial LLM services, requiring the deployment and utilization of open-source LLMs in a local network setting. However, open-source LLMs usually have more limitations regarding their performance, such as their arithmetic calculation and reasoning capacities, and practical systems of applying LLMs to IoT have yet to be well-explored. Therefore, we propose a LLM-based Generative IoT (GIoT) system deployed in the local network setting in this study. To alleviate the limitations of LLMs and provide service with competitive performance, we apply prompt engineering methods to enhance the capacities of the open-source LLMs, design a Prompt Management Module and a Post-processing Module to manage the tailored prompts for different tasks and process the results generated by the LLMs. To demonstrate the effectiveness of the proposed system, we discuss a challenging Table Question Answering (Table-QA) task as a case study of the proposed system, as tabular data is usually more challenging than plain text because of their complex structures, heterogeneous data types and sometimes huge sizes. We conduct comprehensive experiments on two popular Table-QA datasets, and the results show that our proposal can achieve competitive performance compared with state-of-the-art LLMs, demonstrating that the proposed LLM-based GIoT system can provide competitive performance with tailored prompting methods and is easily extensible to new tasks without training.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著な能力を示しており、最近、IoT(Internet of Things)アプリケーションにLLMの能力を統合することが研究の注目を集めている。 セキュリティ上の懸念から、多くの機関は最先端の商用LLMサービスへのアクセスを避け、ローカルネットワーク環境でのオープンソースLLMのデプロイと利用を必要としている。 しかしながら、オープンソースのLLMは、算術計算や推論能力など、パフォーマンスに関する制限がより多く、IoTにLLMを適用する実践的なシステムは、まだ十分に研究されていない。 そこで本研究では,ローカルネットワーク環境に展開するLCMベースの生成IoT(Generative IoT)システムを提案する。 LLMの限界を緩和し、競争性能を提供するために、オープンソースのLLMの能力を高めるためにプロンプトエンジニアリング手法を適用し、プロンプト管理モジュールと後処理モジュールを設計し、異なるタスクの調整されたプロンプトを管理し、LLMが生成した結果を処理する。 提案手法の有効性を示すために,提案方式のケーススタディとして,テーブル質問回答(Table-QA)課題について論じる。 提案手法は2種類のTable-QAデータセットに対して総合的な実験を行い,提案手法は最先端のLCMと競合する性能を達成可能であることを示した。

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