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摘要 — 无线网络的发展倾向于互联智能，这一概念设想在超互联的信息物理世界中实现人、物和智能之间的无缝互联。边缘人工智能 (Edge AI) 是一种有前途的解决方案，通过在网络边缘提供高质量、低延迟和隐私保护的 AI 服务来实现互联智能。本文提出了一种自主边缘 AI 系统的愿景，该系统利用大型语言模型 (LLM)，即生成式预训练转换器 (GPT) 的强大功能，自动组织、调整和优化自身以满足用户的不同需求。通过利用 GPT 在语言理解、规划和代码生成方面的强大能力，并结合面向任务的通信和边缘联邦学习等经典智慧，我们提出了一个多功能框架，可以有效协调边缘 AI 模型以满足用户的个人需求，同时自动生成代码以隐私保护的方式训练新模型。实验结果证明了该系统能够准确理解用户需求、以最小成本高效执行人工智能模型以及在边缘服务器上有效创建高性能人工智能模型的卓越能力。索引词 — 边缘人工智能、互联智能、大型语言模型、面向任务的通信、联邦学习。
大型语言模型为互联智能提供自主边缘人工智能
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