論文の概要: IoT-LLM: Enhancing Real-World IoT Task Reasoning with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02429v2
• Date: Fri, 4 Oct 2024 03:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 03:20:51.334739
• Title: IoT-LLM: Enhancing Real-World IoT Task Reasoning with Large Language Models
• Title（参考訳）: IoT-LLM: 大規模言語モデルによる実世界のIoTタスク推論の強化
• Authors: Tuo An, Yunjiao Zhou, Han Zou, Jianfei Yang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキストや視覚領域にまたがる顕著な能力を示してきたが、しばしば物理法則に違反した出力を生成する。 人間の認識にインスパイアされた我々は、IoTセンサデータと、物理的な世界でのIoTタスク推論に関する関連する知識を用いて、知覚能力の向上によるLLMの強化について検討する。 我々は,IoT-LLMがLLMによるIoTタスクの推論性能を大幅に向上し,従来の手法と比較して,各タスクの平均65%の改善を実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.779982408779945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across textual and visual domains but often generate outputs that violate physical laws, revealing a gap in their understanding of the physical world. Inspired by human cognition, where perception is fundamental to reasoning, we explore augmenting LLMs with enhanced perception abilities using Internet of Things (IoT) sensor data and pertinent knowledge for IoT task reasoning in the physical world. In this work, we systematically study LLMs capability to address real-world IoT tasks by augmenting their perception and knowledge base, and then propose a unified framework, IoT-LLM, to enhance such capability. In IoT-LLM, we customize three steps for LLMs: preprocessing IoT data into formats amenable to LLMs, activating their commonsense knowledge through chain-of-thought prompting and specialized role definitions, and expanding their understanding via IoT-oriented retrieval-augmented generation based on in-context learning. To evaluate the performance, We design a new benchmark with five real-world IoT tasks with different data types and reasoning difficulties and provide the benchmarking results on six open-source and close-source LLMs. Experimental results demonstrate the limitations of existing LLMs with naive textual inputs that cannot perform these tasks effectively. We show that IoT-LLM significantly enhances the performance of IoT tasks reasoning of LLM, such as GPT-4, achieving an average improvement of 65% across various tasks against previous methods. The results also showcase LLMs ability to comprehend IoT data and the physical law behind data by providing a reasoning process. Limitations of our work are claimed to inspire future research in this new era.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキストと視覚領域にまたがる顕著な能力を示してきたが、しばしば物理法則に違反した出力を生成し、物理世界に対する理解のギャップを明らかにしている。 知覚が推論の基礎となる人間の認知に触発されて,モノのインターネット(IoT)センサデータを用いた知覚能力の向上と,物理世界でのIoTタスク推論に関する関連する知識について検討する。 本研究では,実世界のIoTタスクに対処するLLMの能力を,認識と知識ベースを増強して体系的に研究し,その能力を高めるために統合されたフレームワークであるIoT-LLMを提案する。 IoT-LLMでは、IoTデータをLLMに対応可能なフォーマットにプリプロセッシングし、チェーン・オブ・シンクレットのプロンプトと特殊な役割定義を通じてコモンセンスの知識を活性化し、コンテキスト内学習に基づくIoT指向の検索強化生成を通じて理解を深める、という3つのステップをカスタマイズします。 性能を評価するため、我々は、異なるデータタイプと推論困難を持つ5つの実世界のIoTタスクを備えた新しいベンチマークを設計し、6つのオープンソースおよびオープンソースLLM上でベンチマーク結果を提供する。 実験の結果,これらのタスクを効果的に実行できないテキスト入力による既存のLLMの限界が示された。 GPT-4 などの LLM を推論した IoT タスクの性能は IoT-LLM により大幅に向上し,従来の手法と比較して,各タスクの平均 65% の改善が達成された。 結果は、推論プロセスを提供することで、IoTデータとデータの背後にある物理法則を理解するLLMの能力を示す。 我々の研究の限界は、この新時代の将来の研究に刺激を与えると主張されている。

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