論文の概要: ChatGPT is on the Horizon: Could a Large Language Model be Suitable for Intelligent Traffic Safety Research and Applications?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05382v3
• Date: Tue, 5 Sep 2023 18:13:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 19:24:56.137048
• Title: ChatGPT is on the Horizon: Could a Large Language Model be Suitable for Intelligent Traffic Safety Research and Applications?
• Title（参考訳）: ChatGPTは地平線上にある: 大規模言語モデルは知的交通安全研究や応用に適しているのか?
• Authors: Ou Zheng, Mohamed Abdel-Aty, Dongdong Wang, Zijin Wang, Shengxuan Ding
• Abstract要約: ChatGPTは人工知能の新しい時代に乗り出し、インテリジェントな交通安全システムへのアプローチに革命をもたらすだろう。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の開発に関する簡単な紹介から始める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5037019262278792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: ChatGPT embarks on a new era of artificial intelligence and will revolutionize the way we approach intelligent traffic safety systems. This paper begins with a brief introduction about the development of large language models (LLMs). Next, we exemplify using ChatGPT to address key traffic safety issues. Furthermore, we discuss the controversies surrounding LLMs, raise critical questions for their deployment, and provide our solutions. Moreover, we propose an idea of multi-modality representation learning for smarter traffic safety decision-making and open more questions for application improvement. We believe that LLM will both shape and potentially facilitate components of traffic safety research.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTは人工知能の新しい時代に乗り出し、インテリジェントな交通安全システムへのアプローチに革命をもたらすだろう。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の開発について概説する。 次に、重要な交通安全問題に対処するためにChatGPTを例示する。 さらに,llmを取り巻く議論を議論し,デプロイに関する重要な疑問を提起し,ソリューションを提供する。 さらに,よりスマートな交通安全意思決定のためのマルチモダリティ表現学習のアイデアを提案し,アプリケーション改善のためのさらなる疑問を提起する。 LLMは交通安全研究の構成要素を形作り、潜在的に促進するものと信じている。

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