IoT-LLM: a framework for enhancing Large Language Model reasoning from real-world sensor data

📄 arXiv: 2410.02429v4 📥 PDF

作者: Tuo An, Yunjiao Zhou, Han Zou, Jianfei Yang

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-10-03 (更新: 2025-11-29)

备注: 33 pages, 13 figures

💡 一句话要点

IoT-LLM框架通过融合物联网传感器数据增强大语言模型的物理世界推理能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物联网 大语言模型 物理世界推理 传感器数据 知识增强 思维链提示 IoT-LLM框架

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在物理世界推理方面存在不足，无法有效利用现实世界的感知信息。
  2. IoT-LLM框架通过预处理物联网数据、知识增强和思维链提示，提升LLM的感知和推理能力。
  3. 实验表明，IoT-LLM在多个真实世界任务中显著提升了LLM的性能，平均提升高达49.4%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在文本任务中表现出色，但在物理世界推理任务中常常遇到困难。受到人类认知中感知是推理基础的启发，本文探索利用物联网（IoT）数据和相关知识来增强LLM的感知能力。本文系统地研究了LLM通过增强感知和知识库来解决IoT感知任务的能力，并提出了一个统一的框架IoT-LLM来增强这种能力。在IoT-LLM中，我们定制了三个步骤：将IoT数据预处理成合适的格式，通过面向IoT的检索增强生成来扩展LLM的知识，以及通过思维链提示激活LLM的常识知识。我们设计了一个包含五个具有不同数据类型和推理复杂性的真实世界任务的基准来评估IoT-LLM的性能。实验结果表明，IoT-LLM显著提高了LLM的IoT感知任务推理性能，例如GPT-4o-mini等模型相比以前的方法平均提高了49.4%。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型（LLM）在处理涉及物理世界推理的任务时表现不佳，主要原因是它们缺乏对现实世界环境的感知能力。现有的方法通常难以有效地将物联网（IoT）传感器数据融入到LLM的推理过程中，导致模型无法充分利用这些数据进行决策。

核心思路：本文的核心思路是通过增强LLM的感知能力来提升其物理世界推理能力。借鉴人类认知中感知是推理基础的理念，论文提出利用IoT传感器数据和相关知识来丰富LLM的输入，使其能够更好地理解和处理现实世界的复杂场景。

技术框架：IoT-LLM框架包含三个主要步骤：1) IoT数据预处理：将原始的IoT传感器数据转换成LLM能够理解和处理的格式。2) 知识增强：通过IoT导向的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，扩展LLM的知识库，使其具备更丰富的IoT领域知识。3) 常识知识激活：利用思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示，引导LLM逐步推理，激活其内在的常识知识。

关键创新：该框架的关键创新在于将IoT数据、知识增强和思维链提示有机结合，形成一个统一的流程，从而显著提升LLM在IoT感知任务中的推理性能。与现有方法相比，IoT-LLM更加注重利用真实世界的传感器数据来增强LLM的感知能力，并采用专门设计的知识增强和提示策略来引导LLM进行推理。

关键设计：在IoT数据预处理阶段，需要根据不同的传感器数据类型选择合适的处理方法，例如数据清洗、归一化等。在知识增强阶段，需要构建一个面向IoT领域的知识库，并设计有效的检索策略，以便LLM能够快速找到相关的知识。在思维链提示阶段，需要精心设计提示语，引导LLM逐步推理，并避免产生误导。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IoT-LLM框架显著提高了LLM在IoT感知任务中的推理性能。例如，GPT-4o-mini模型在应用IoT-LLM后，相比以前的方法平均提高了49.4%。此外，该框架在多个真实世界任务中都取得了显著的性能提升，证明了其有效性和泛化能力。这些结果表明，通过增强LLM的感知能力，可以显著提升其在物理世界推理任务中的表现。

🎯 应用场景

IoT-LLM框架具有广泛的应用前景，例如智能家居、智慧城市、工业自动化和环境监测等领域。通过将LLM与IoT传感器数据相结合，可以实现更智能、更高效的决策和控制。例如，在智能家居中，可以利用IoT-LLM分析传感器数据，自动调节温度、光照等，提高居住舒适度。在工业自动化中，可以利用IoT-LLM监测设备状态，预测故障，提高生产效率。该研究为构建更智能、更可靠的物联网系统奠定了基础。

📄 摘要（原文）

Large Language Models excel in textual tasks but often struggle with physical-world reasoning tasks. Inspired by human cognition, where perception is fundamental to reasoning, we explore augmenting LLMs with enhanced perception abilities using Internet of Things (IoT) data and pertinent knowledge. In this work, we systematically study LLMs' capability to address IoT-sensory tasks by augmenting their perception and knowledge base, and then propose a unified framework, IoT-LLM, to enhance such capability. In IoT-LLM, we customize three steps: preprocessing IoT data into suitable formats, expanding LLMs knowledge via IoT-oriented retrieval-augmented generation and activating LLMs commonsense knowledge through chain-of-thought prompting. We design a benchmark comprising five real-world tasks with varying data types and reasoning complexities to evaluate the performance of IoT-LLM. Experimental results reveal that IoT-LLM significantly improves the performance of IoT-sensory task reasoning of LLMs, with models like GPT-4o-mini showing a 49.4% average improvement over previous methods.