論文の概要: Charting New Territories: Exploring the Geographic and Geospatial Capabilities of Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14656v3
• Date: Tue, 16 Jan 2024 18:20:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 20:01:17.725701
• Title: Charting New Territories: Exploring the Geographic and Geospatial Capabilities of Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: 新しい領域のチャート化:マルチモーダルllmの地理的および地理空間的能力の探索
• Authors: Jonathan Roberts, Timo L\"uddecke, Rehan Sheikh, Kai Han, Samuel Albanie
• Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は、幅広いタスクにおいて顕著な能力を示しているが、地理的および地理空間領域におけるその知識と能力はまだ研究されていない。 我々はこれらの領域におけるMLLMの様々な視覚能力を探索する一連の実験を行い、特にフロンティアモデル GPT-4V に注目した。 我々の手法は、視覚的なタスクからなる小さなベンチマークでこれらのモデルに挑戦し、その能力を様々な複雑さでテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.86744469804952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have shown remarkable capabilities across a broad range of tasks but their knowledge and abilities in the geographic and geospatial domains are yet to be explored, despite potential wide-ranging benefits to navigation, environmental research, urban development, and disaster response. We conduct a series of experiments exploring various vision capabilities of MLLMs within these domains, particularly focusing on the frontier model GPT-4V, and benchmark its performance against open-source counterparts. Our methodology involves challenging these models with a small-scale geographic benchmark consisting of a suite of visual tasks, testing their abilities across a spectrum of complexity. The analysis uncovers not only where such models excel, including instances where they outperform humans, but also where they falter, providing a balanced view of their capabilities in the geographic domain. To enable the comparison and evaluation of future models, our benchmark will be publicly released.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) は幅広いタスクにおいて顕著な能力を示してきたが, ナビゲーション, 環境研究, 都市開発, 災害対応に対する幅広いメリットがあるにもかかわらず, 地理的・地理空間領域におけるその知識と能力はまだ検討されていない。 我々は,これらの領域におけるMLLMの様々な視覚能力,特にフロンティアモデル GPT-4V に着目した一連の実験を行い,その性能をオープンソースと比較した。 我々の手法は、視覚的なタスクからなる小さなベンチマークでこれらのモデルに挑戦し、その能力を様々な複雑さでテストする。 この分析は、そのようなモデルが優れている場所だけでなく、人間よりも優れている事例も明らかにし、地理的領域におけるそれらの能力のバランスのとれたビューを提供する。 将来のモデルの比較と評価を可能にするため,我々のベンチマークを公開する。

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