यह शोधपत्र इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) में पूर्व-प्रशिक्षित, बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (आधार मॉडल) को कैसे लागू किया जाए, इस पर एक व्यापक सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है। मौजूदा मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों की चुनौतियों का समाधान करने के लिए, जो अक्सर डेटा की कमी और विशिष्ट कार्यों के लिए ओवरफिटिंग से ग्रस्त होते हैं, हम आधार मॉडल के लाभों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिन्हें कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में सामान्यीकृत किया जा सकता है। विशिष्ट IoT कार्यों पर केंद्रित पिछले अध्ययनों के विपरीत, यह शोधपत्र चार सामान्य प्रदर्शन उद्देश्यों: दक्षता, स्थितिजन्य जागरूकता, सुरक्षा, संरक्षा और गोपनीयता के आसपास मौजूदा शोध को व्यवस्थित रूप से वर्गीकृत और विश्लेषित करता है। प्रत्येक उद्देश्य के लिए, हम प्रतिनिधि अध्ययनों की समीक्षा करते हैं और आमतौर पर उपयोग की जाने वाली तकनीकों और मूल्यांकन मेट्रिक्स का सारांश देते हैं, जिससे IoT डोमेन में सार्थक तुलना संभव हो पाती है और नए IoT कार्यों के लिए आधार मॉडल-आधारित समाधानों के चयन और डिज़ाइन के लिए व्यावहारिक अंतर्दृष्टि मिलती है। अंत में, हम भविष्य के शोध दिशा-निर्देश सुझाते हैं और IoT अनुप्रयोगों में आधार मॉडल के उपयोग को आगे बढ़ाने के लिए चिकित्सकों और शोधकर्ताओं के लिए दिशानिर्देश प्रदान करते हैं।
