Large Language Models (LLMs) for Semantic Communication in Edge-based IoT Networks

要約

第 5 世代 (5G) および第 6 世代 (6G) 通信技術、およびモノのインターネット (IoT) の出現により、現在の通信技術がシャノンの限界に近づいているため、セマンティック通信が研究者の間で注目を集めています。
一方、大規模言語モデル (LLM) は、数十億のパラメーターを含む多様なデータセットに関する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て生成できます。
この記事では、エッジなどの最近のニアソース コンピューティング テクノロジを考慮して、フレームワークとそのモジュールの概要を説明します。このフレームワークでは、IoT ネットワークでの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下で LLM を使用できます。
最後に、いくつかのアプリケーションについて説明し、そのようなシステムを開発する際の課題と機会を分析します。

要約(オリジナル)

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.

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