論文の概要: Consolidating TinyML Lifecycle with Large Language Models: Reality, Illusion, or Opportunity?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12420v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 22:20:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 16:54:01.143039
• Title: Consolidating TinyML Lifecycle with Large Language Models: Reality, Illusion, or Opportunity?
• Title（参考訳）: TinyMLライフサイクルを大規模言語モデルに統合する - 現実性、イリュージョン、オポチュニティ?
• Authors: Guanghan Wu, Sasu Tarkoma, Roberto Morabito,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models(LLM)がTinyMLライフサイクルの自動化と合理化に有効かどうかを考察する。 我々は,自然言語処理(NLP)とLLMのコード生成機能を活用して開発時間を短縮し,TinyMLデプロイメントの参入障壁を低くするフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1471494780647795
• License:
• Abstract: The evolving requirements of Internet of Things (IoT) applications are driving an increasing shift toward bringing intelligence to the edge, enabling real-time insights and decision-making within resource-constrained environments. Tiny Machine Learning (TinyML) has emerged as a key enabler of this evolution, facilitating the deployment of ML models on devices such as microcontrollers and embedded systems. However, the complexity of managing the TinyML lifecycle, including stages such as data processing, model optimization and conversion, and device deployment, presents significant challenges and often requires substantial human intervention. Motivated by these challenges, we began exploring whether Large Language Models (LLMs) could help automate and streamline the TinyML lifecycle. We developed a framework that leverages the natural language processing (NLP) and code generation capabilities of LLMs to reduce development time and lower the barriers to entry for TinyML deployment. Through a case study involving a computer vision classification model, we demonstrate the framework's ability to automate key stages of the TinyML lifecycle. Our findings suggest that LLM-powered automation holds potential for improving the lifecycle development process and adapting to diverse requirements. However, while this approach shows promise, there remain obstacles and limitations, particularly in achieving fully automated solutions. This paper sheds light on both the challenges and opportunities of integrating LLMs into TinyML workflows, providing insights into the path forward for efficient, AI-assisted embedded system development.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)アプリケーションの進化する要件は、エッジにインテリジェンスを導入し、リソース制約のある環境におけるリアルタイムの洞察と意思決定を可能にするためのシフトを加速させている。 Tiny Machine Learning(TinyML)は、マイクロコントローラや組み込みシステムなどのデバイスへのMLモデルのデプロイを容易にする、この進化の重要な実現要因として登場した。 しかし、TinyMLライフサイクルの管理の複雑さは、データ処理、モデル最適化、変換、デバイスデプロイメントといったステージを含み、重大な課題を示し、多くの場合、人間の介入を必要とする。 これらの課題に触発されて、私たちは、TinyMLライフサイクルの自動化と合理化にLarge Language Models(LLMs)が役立つかどうかを探し始めました。 我々は,自然言語処理(NLP)とLLMのコード生成機能を活用して開発時間を短縮し,TinyMLデプロイメントの参入障壁を低くするフレームワークを開発した。 コンピュータビジョン分類モデルを含むケーススタディを通じて、TinyMLライフサイクルの重要なステージを自動化するフレームワークの能力を実証する。 この結果から,LCMによる自動化はライフサイクル開発プロセスの改善と多様な要件への適応の可能性が示唆された。 しかし、このアプローチは将来性を示しているが、特に完全に自動化されたソリューションを達成する上では、障害や制限が残っている。 この論文は、TinyMLワークフローにLLMを統合する際の課題と機会の両方に光を当て、効率的なAI支援組込みシステム開発に向けての道筋についての洞察を提供する。

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