論文の概要: Towards Edge General Intelligence via Large Language Models: Opportunities and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18125v2
• Date: Sun, 22 Dec 2024 09:40:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:51:08.727054
• Title: Towards Edge General Intelligence via Large Language Models: Opportunities and Challenges
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるエッジ汎用インテリジェンスの実現に向けて:機会と課題
• Authors: Handi Chen, Weipeng Deng, Shuo Yang, Jinfeng Xu, Zhihan Jiang, Edith C. H. Ngai, Jiangchuan Liu, Xue Liu,
• Abstract要約: エッジインテリジェンス(EI)は、エッジネットワークの計算能力を活用することで、リアルタイムなローカライズされたサービスを提供する上で重要な役割を果たしている。 大規模言語モデル(LLM)の統合により、EIは次のステージへと進化する。 本調査は, LLMを取り入れたEGIを, 集中型, ハイブリッド型, 分散型という3つの概念システムに分類し, 従来のEIとEGIの区別を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.98619510865057
• License:
• Abstract: Edge Intelligence (EI) has been instrumental in delivering real-time, localized services by leveraging the computational capabilities of edge networks. The integration of Large Language Models (LLMs) empowers EI to evolve into the next stage: Edge General Intelligence (EGI), enabling more adaptive and versatile applications that require advanced understanding and reasoning capabilities. However, systematic exploration in this area remains insufficient. This survey delineates the distinctions between EGI and traditional EI, categorizing LLM-empowered EGI into three conceptual systems: centralized, hybrid, and decentralized. For each system, we detail the framework designs and review existing implementations. Furthermore, we evaluate the performance and throughput of various Small Language Models (SLMs) that are more suitable for development on edge devices. This survey provides researchers with a comprehensive vision of EGI, offering insights into its vast potential and establishing a foundation for future advancements in this rapidly evolving field.
• Abstract（参考訳）: エッジインテリジェンス(EI)は、エッジネットワークの計算能力を活用することで、リアルタイムなローカライズされたサービスを提供する上で重要な役割を果たしている。 大きな言語モデル(LLM)の統合により、EIは次のステージへと進化する。 エッジ汎用知能(EGI)。 しかし、この地域の体系的な探検は不十分である。 本調査は, LLMを取り入れたEGIを, 集中型, ハイブリッド型, 分散型という3つの概念システムに分類し, 従来のEIとEGIの区別を明らかにした。 各システムについて、フレームワークの設計を詳述し、既存の実装をレビューする。 さらに,エッジデバイス上での開発に適した各種小言語モデル(SLM)の性能とスループットを評価する。 このサーベイは、研究者にEGIの総合的なビジョンを提供し、その膨大な可能性についての洞察を提供し、この急速に発展する分野における将来の進歩の基盤を確立する。

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