当物联网遇见大语言模型：应用与挑战
分布式、并行与集群计算
2024-11-28 v1 人工智能
网络与互联网体系结构
摘要
近期大语言模型 (LLM) 的快速发展已对许多领域的工作流程产生积极且高效的变革。物联网 (IoT) 是一个具有显著潜力可集成 LLM 的领域，该集成带来了改进决策和系统交互的新机遇。本文探讨了 LLM 在 IoT 中的各种角色，重点关注其推理能力。我们展示了 LLM-IoT 集成如何在各种 IoT 场景中促进高级决策和情境理解。此外，我们探讨了 LLM 与边缘、雾和云计算范例的集成，展示了这种协同如何优化资源利用、增强实时处理并为复杂 IoT 应用提供可扩展解决方案。鉴于目前最佳的研究成果，本文是首个涵盖边、雾、云系统中 IoT-LLM 集成的全面研究。此外，我们提出了一个用于工业物联网应用的新型系统模型，该模型利用基于 LLM 的集体智慧实现预测性维护和状态监控。最后，我们指出了为 LLM-IoT 集成领域的未来研究提供见解的关键挑战和开放问题。
引用
@article{arxiv.2411.17722,
title = {When IoT Meet LLMs: Applications and Challenges},
author = {Ibrahim Kok and Orhan Demirci and Suat Ozdemir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.17722},
year = {2024}
}
备注
Accepted in 2024 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData), 10 pages, 2 figures, 1 table