論文の概要: Tree-GPT: Modular Large Language Model Expert System for Forest Remote Sensing Image Understanding and Interactive Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04698v1
• Date: Sat, 7 Oct 2023 06:12:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 16:28:20.533137
• Title: Tree-GPT: Modular Large Language Model Expert System for Forest Remote Sensing Image Understanding and Interactive Analysis
• Title（参考訳）: Tree-GPT:森林リモートセンシング画像理解と対話解析のためのモジュール型大規模言語モデルエキスパートシステム
• Authors: Siqi Du, Shengjun Tang, Weixi Wang, Xiaoming Li, Renzhong Guo
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を森林リモートセンシングデータワークフローに組み込んだ新しいフレームワークであるTree-GPTを紹介する。 プロトタイプシステムは、森林研究や環境科学におけるLLMの動的利用の可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.993840366641032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel framework, Tree-GPT, which incorporates Large Language Models (LLMs) into the forestry remote sensing data workflow, thereby enhancing the efficiency of data analysis. Currently, LLMs are unable to extract or comprehend information from images and may generate inaccurate text due to a lack of domain knowledge, limiting their use in forestry data analysis. To address this issue, we propose a modular LLM expert system, Tree-GPT, that integrates image understanding modules, domain knowledge bases, and toolchains. This empowers LLMs with the ability to comprehend images, acquire accurate knowledge, generate code, and perform data analysis in a local environment. Specifically, the image understanding module extracts structured information from forest remote sensing images by utilizing automatic or interactive generation of prompts to guide the Segment Anything Model (SAM) in generating and selecting optimal tree segmentation results. The system then calculates tree structural parameters based on these results and stores them in a database. Upon receiving a specific natural language instruction, the LLM generates code based on a thought chain to accomplish the analysis task. The code is then executed by an LLM agent in a local environment and . For ecological parameter calculations, the system retrieves the corresponding knowledge from the knowledge base and inputs it into the LLM to guide the generation of accurate code. We tested this system on several tasks, including Search, Visualization, and Machine Learning Analysis. The prototype system performed well, demonstrating the potential for dynamic usage of LLMs in forestry research and environmental sciences.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を森林リモートセンシングデータワークフローに組み込んだ新しいフレームワークであるTree-GPTを紹介する。 現在、LLMは画像から情報を取り出したり理解したりすることができず、ドメイン知識の不足により不正確なテキストを生成し、林業データ分析における使用を制限することができる。 この問題に対処するために,画像理解モジュール,ドメイン知識ベース,ツールチェーンを統合したモジュール型LLMエキスパートシステムであるTree-GPTを提案する。 これにより、LLMは画像を理解し、正確な知識を取得し、コードを生成し、ローカル環境でデータ分析を行うことができる。 具体的には、画像理解モジュールは、自動またはインタラクティブなプロンプト生成を利用して森林リモートセンシング画像から構造化情報を抽出し、最適な木分割結果の生成と選択を行う。 システムはこれらの結果に基づいて木構造パラメータを計算し、データベースに格納する。 特定の自然言語命令を受信すると、LLMは思考連鎖に基づいてコードを生成し、解析タスクを達成する。 その後、ローカル環境でLLMエージェントによってコードが実行される。 生態パラメータ計算において、システムは知識ベースから対応する知識を検索し、LSMに入力し、正確なコードの生成を誘導する。 このシステムを検索,可視化,機械学習分析など,いくつかのタスクでテストした。 プロトタイプシステムは、森林研究や環境科学におけるLLMの動的利用の可能性を示した。

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