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。

関連論文リスト

• Multiple Access in the Era of Distributed Computing and Edge Intelligence [23.65754442262314]
  まず,マルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)について検討し,ネットワークのエッジにおけるデータ処理と計算能力の増大に対応するために重要である。 次に,様々な関数を高速かつ効率的に計算する手法として,OTA(Over-the-air)コンピューティングについて検討する。 機械学習(ML)とマルチアクセステクノロジの分離についても、フェデレーションラーニング、強化ラーニング、MLベースのマルチアクセスプロトコルの開発に重点が置かれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T11:04:04Z)
• Large Language Model Enhanced Multi-Agent Systems for 6G Communications [94.45712802626794]
  本稿では,自然言語を用いたコミュニケーション関連タスクを解くための,カスタマイズされたコミュニケーション知識とツールを備えたマルチエージェントシステムを提案する。 セマンティック通信システムの設計により,提案方式の有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T02:35:57Z)
• Distributed Learning Meets 6G: A Communication and Computing Perspective [24.631203542364908]
  Federated Learning (FL) は、著名な無線アプリケーションで選択されるDLアーキテクチャとして登場した。 実例として、FLフレームワークにMARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)を適用し、動的スペクトルアクセス(DSA)問題に適用する。 6GネットワークにDLアプローチを適用する際の最新の課題も強調されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T15:15:33Z)
• Accordion: A Communication-Aware Machine Learning Framework for Next Generation Networks [8.296411540693706]
  我々は,アドホック人工知能(AI)/機械学習(ML)モデルの設計を提唱する。 本稿では、モデルトレーニングおよび通信プロトコルの見直しにより、効率的なAI/MLモデル転送を可能にする、新しいコミュニケーション対応MLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-12T10:30:43Z)
• The Internet of Senses: Building on Semantic Communications and Edge Intelligence [67.75406096878321]
  インターネット・オブ・センセーズ(IoS)は、すべてのヒト受容体に対する欠陥のないテレプレゼンススタイルのコミュニケーションを約束する。 我々は,新たなセマンティックコミュニケーションと人工知能(AI)/機械学習(ML)パラダイムがIoSユースケースの要件を満たす方法について詳しく述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T03:37:38Z)
• Less Data, More Knowledge: Building Next Generation Semantic Communication Networks [180.82142885410238]
  本稿では、スケーラブルなエンドツーエンドセマンティック通信ネットワークの最初の厳密なビジョンを示す。 まず、セマンティック・コミュニケーション・ネットワークの設計は、データ駆動型ネットワークから知識駆動型ネットワークへどのように移行する必要があるかについて議論する。 意味表現と言語を用いることで、従来の送信機と受信機が教師と見習いになることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-25T19:03:25Z)
• Distributed Learning in Wireless Networks: Recent Progress and Future Challenges [170.35951727508225]
  次世代のワイヤレスネットワークは、エッジデバイスが収集するさまざまな種類のデータを分析する多くの機械学習ツールやアプリケーションを可能にする。 エッジデバイスが生データ交換なしでMLモデルを協調的にトレーニングできるようにする手段として,分散学習と推論技術が提案されている。 本稿では,ワイヤレスエッジネットワーク上で分散学習を効率的に効果的に展開する方法を包括的に研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T20:57:56Z)
• A Tutorial on Ultra-Reliable and Low-Latency Communications in 6G: Integrating Domain Knowledge into Deep Learning [115.75967665222635]
  超信頼性・低レイテンシ通信(URLLC)は、様々な新しいミッションクリティカルなアプリケーションの開発の中心となる。 ディープラーニングアルゴリズムは、将来の6GネットワークでURLLCを実現する技術を開発するための有望な方法と考えられている。 このチュートリアルでは、URLLCのさまざまなディープラーニングアルゴリズムにドメイン知識を組み込む方法について説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-13T14:53:01Z)
• Communication-Efficient and Distributed Learning Over Wireless Networks: Principles and Applications [55.65768284748698]
  機械学習(ML)は、第5世代(5G)通信システムなどのための有望なイネーブルである。 本稿では、関連するコミュニケーションとMLの原則を概観し、選択したユースケースでコミュニケーション効率と分散学習フレームワークを提示することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-06T12:37:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。