論文の概要: ChatGPT is on the horizon: Could a large language model be all we need for Intelligent Transportation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05382v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 16:36:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 14:03:45.233477
• Title: ChatGPT is on the horizon: Could a large language model be all we need for Intelligent Transportation?
• Title（参考訳）: 大規模な言語モデルは、インテリジェントな輸送に必要なものだけなのか?
• Authors: Ou Zheng, Mohamed Abdel-Aty, Dongdong Wang, Zijin Wang, Shengxuan Ding
• Abstract要約: ChatGPTは1750億以上のパラメータを持つ最大の大規模言語モデル(LLM)の1つである。 本稿では,重要な輸送問題に対するLCMの今後の応用について考察する。 潜在的なメリットにもかかわらず、データのプライバシ、データ品質、モデルバイアスに関連する課題を考慮する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1906688755530968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: ChatGPT, developed by OpenAI, is one of the largest Large Language Models (LLM) with over 175 billion parameters. ChatGPT has demonstrated the impressive capabilities of LLM, particularly in the field of natural language processing (NLP). With the emergence of the discussion and application of LLM in various research or engineering domains, it is time to envision how LLM may revolutionize the way we approach intelligent transportation systems. This paper explores the future applications of LLM in addressing key transportation problems. By leveraging LLM and a cross-modal encoder, an intelligent system can handle traffic data from various modalities and execute transportation operations through a single LLM. NLP, combined with cross-modal processing, is investigated with its potential applications in transportation. To demonstrate this potential, a smartphone-based crash report auto-generation and analysis framework is presented as a use case. Despite the potential benefits, challenges related to data privacy, data quality, and model bias must be considered. Overall, the use of LLM in intelligent transport systems holds promise for more efficient, intelligent, and sustainable transportation systems that improve the lives of people around the world.
• Abstract（参考訳）: OpenAIが開発したChatGPTは、1750億以上のパラメータを持つ最大の大規模言語モデル(LLM)の1つである。 ChatGPTは、特に自然言語処理(NLP)の分野で、LLMの印象的な能力を実証している。 様々な研究分野や工学分野におけるLLMの議論や応用の出現に伴い、LLMが知的輸送システムへのアプローチ方法にどのように革命をもたらすかを考える時が来た。 本稿では,重要な輸送問題に対するLCMの今後の応用について考察する。 LLMとクロスモーダルエンコーダを利用することで、インテリジェントシステムは様々なモダリティからのトラフィックデータを処理し、単一のLLMを介して輸送操作を実行することができる。 NLPとクロスモーダル処理を併用したNLPの輸送への応用について検討した。 この可能性を示すために、スマートフォンベースのクラッシュレポート自動生成分析フレームワークをユースケースとして提示する。 潜在的なメリットにもかかわらず、データのプライバシ、データ品質、モデルバイアスに関する課題を考慮する必要がある。 全体として、インテリジェント輸送システムにおけるllmの使用は、世界中の人々の生活を改善する、より効率的でインテリジェントで持続可能な輸送システムを約束している。

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