論文の概要: Large Language Models (LLMs) for Semantic Communication in Edge-based IoT Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20970v1
• Date: Tue, 30 Jul 2024 16:57:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 16:30:51.603277
• Title: Large Language Models (LLMs) for Semantic Communication in Edge-based IoT Networks
• Title（参考訳）: エッジベースIoTネットワークにおける意味コミュニケーションのための大規模言語モデル(LLM)
• Authors: Alakesh Kalita,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、数十億のパラメータを持つ多様なデータセットの広範なトレーニングに基づいて、人間のようなテキストを理解し、生成することができる。 LLMは、IoTネットワークにおける効率的な通信のために、ネットワークエッジでのセマンティック通信の傘の下で使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advent of Fifth Generation (5G) and Sixth Generation (6G) communication technologies, as well as the Internet of Things (IoT), semantic communication is gaining attention among researchers as current communication technologies are approaching Shannon's limit. On the other hand, Large Language Models (LLMs) can understand and generate human-like text, based on extensive training on diverse datasets with billions of parameters. Considering the recent near-source computational technologies like Edge, in this article, we give an overview of a framework along with its modules, where LLMs can be used under the umbrella of semantic communication at the network edge for efficient communication in IoT networks. Finally, we discuss a few applications and analyze the challenges and opportunities to develop such systems.
• Abstract（参考訳）: 第5世代(5G)と第6世代(6G)の通信技術とIoT(Internet of Things)の出現に伴い、現在の通信技術はシャノンの限界に近づいているため、研究者の間でセマンティックコミュニケーションが注目されている。 一方、LLM(Large Language Models)は、数十億のパラメータを持つ多様なデータセットの広範なトレーニングに基づいて、人間のようなテキストを理解し、生成することができる。 本稿では、Edgeのような最近のニアソース計算技術を考慮すると、LLMをネットワークエッジにおけるセマンティック通信の傘の下に使用して、IoTネットワークにおける効率的な通信を実現するためのフレームワークの概要を述べる。 最後に、いくつかのアプリケーションについて議論し、そのようなシステムを開発するための課題と機会を分析する。

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