論文の概要: GeoGPT: Understanding and Processing Geospatial Tasks through An
Autonomous GPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07930v1
- Date: Sun, 16 Jul 2023 03:03:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 17:01:03.666903
- Title: GeoGPT: Understanding and Processing Geospatial Tasks through An
Autonomous GPT
- Title（参考訳）: GeoGPT:自律型GPTによる地理空間課題の理解と処理
- Authors: Yifan Zhang, Cheng Wei, Shangyou Wu, Zhengting He, Wenhao Yu
- Abstract要約: GISの意思決定者は、空間的タスクを解決するために、一連の空間的アルゴリズムと演算を組み合わせる必要がある。
我々は,地理空間データ収集,処理,解析を自律的に行うことのできるGeoGPTと呼ばれる新しいフレームワークを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.618846295332767
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Decision-makers in GIS need to combine a series of spatial algorithms and
operations to solve geospatial tasks. For example, in the task of facility
siting, the Buffer tool is usually first used to locate areas close or away
from some specific entities; then, the Intersect or Erase tool is used to
select candidate areas satisfied multiple requirements. Though professionals
can easily understand and solve these geospatial tasks by sequentially
utilizing relevant tools, it is difficult for non-professionals to handle these
problems. Recently, Generative Pre-trained Transformer (e.g., ChatGPT) presents
strong performance in semantic understanding and reasoning. Especially, AutoGPT
can further extend the capabilities of large language models (LLMs) by
automatically reasoning and calling externally defined tools. Inspired by these
studies, we attempt to lower the threshold of non-professional users to solve
geospatial tasks by integrating the semantic understanding ability inherent in
LLMs with mature tools within the GIS community. Specifically, we develop a new
framework called GeoGPT that can conduct geospatial data collection,
processing, and analysis in an autonomous manner with the instruction of only
natural language. In other words, GeoGPT is used to understand the demands of
non-professional users merely based on input natural language descriptions, and
then think, plan, and execute defined GIS tools to output final effective
results. Several cases including geospatial data crawling, spatial query,
facility siting, and mapping validate the effectiveness of our framework.
Though limited cases are presented in this paper, GeoGPT can be further
extended to various tasks by equipping with more GIS tools, and we think the
paradigm of "foundational plus professional" implied in GeoGPT provides an
effective way to develop next-generation GIS in this era of large foundation
models.
- Abstract（参考訳）: GISの意思決定者は、空間的タスクを解決するために、一連の空間的アルゴリズムと演算を組み合わせる必要がある。
例えば、施設のシッティングのタスクでは、バッファツールがまず特定のエンティティに近づいたり近づいたりするために使われ、次に複数の要件を満たす候補エリアを選択するためにintersectまたはdeleteツールが使用される。
専門家は関連するツールの逐次利用によってこれらの地理空間的タスクを容易に理解し、解決することができるが、非専門家がこれらの問題を解決することは困難である。
近年、生成事前学習変換器(例えばChatGPT)は意味理解と推論において高い性能を示す。
特にAutoGPTは、外部定義されたツールの自動推論と呼び出しによって、大きな言語モデル(LLM)の機能をさらに拡張することができる。
これらの研究に触発されて,gisコミュニティ内の成熟したツールを用いて,llmに固有の意味理解能力を統合することにより,地理空間的タスクを解決するための非プロフェッショナルユーザの閾値を下げようとしている。
具体的には、地理空間データ収集、処理、分析を自然言語のみの指示で自律的に行うことのできるGeoGPTと呼ばれる新しいフレームワークを開発する。
言い換えれば、GeoGPTは入力された自然言語記述に基づいて非専門ユーザの要求を理解し、次に定義されたGISツールを思考、計画、実行して最終的な効果を出力する。
空間的データクローリング,空間的クエリ,施設の座り込み,マッピングなど,いくつかのケースでフレームワークの有効性が検証された。
本論文では,GeoGPTがより多くのGISツールを備えることで,より多様なタスクに拡張することができるが,GeoGPTに示唆される「基礎と専門」のパラダイムは,大規模基盤モデルの時代において,次世代GISを開発する効果的な方法であると考えている。
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