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。

関連論文リスト

• Benchmarking Large and Small MLLMs [71.78055760441256]
  大規模なマルチモーダル言語モデル(MLLM)は、マルチモーダルコンテンツの理解と生成において顕著な進歩を遂げている。 しかし、そのデプロイメントは、遅い推論、高い計算コスト、デバイス上のアプリケーションに対する非現実性など、重大な課題に直面している。 LLavaシリーズモデルとPhi-3-Visionによって実証された小さなMLLMは、より高速な推論、デプロイメントコストの削減、ドメイン固有のシナリオを扱う能力を備えた有望な代替手段を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-04T07:44:49Z)
• GEOBench-VLM: Benchmarking Vision-Language Models for Geospatial Tasks [84.86699025256705]
  本稿では,地理空間的タスクの視覚言語モデル(VLM)を評価するためのベンチマークであるGEOBench-VLMを提案する。 私たちのベンチマークでは、手動で検証された命令が1万以上あり、視覚条件、オブジェクトタイプ、スケールのさまざまなバリエーションをカバーしています。 地理空間内での精度を評価するために,いくつかの最先端のVLMを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-28T18:59:56Z)
• BALROG: Benchmarking Agentic LLM and VLM Reasoning On Games [44.16513620589459]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)のエージェント能力を評価する新しいベンチマークであるBALROGを紹介する。 私たちのベンチマークでは、熟練していない人間が数秒で解決できるタスクや、習得に何年もかかるような極めて困難なタスクなど、さまざまな難易度を持つ既存の強化学習環境を取り入れています。 より簡単なゲームでは,現行のモデルが部分的には成功しているが,より困難なタスクに苦しむことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T18:54:32Z)
• Swarm Intelligence in Geo-Localization: A Multi-Agent Large Vision-Language Model Collaborative Framework [51.26566634946208]
  smileGeoは、新しい視覚的ジオローカライゼーションフレームワークである。 エージェント間のコミュニケーションによって、SmithGeoはこれらのエージェントの固有の知識と、検索された情報を統合する。 その結果,本手法は現在の最先端手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T03:31:30Z)
• Towards Vision-Language Geo-Foundation Model: A Survey [65.70547895998541]
  Vision-Language Foundation Models (VLFMs) は、様々なマルチモーダルタスクにおいて顕著な進歩を遂げている。 本稿では, VLGFMを網羅的にレビューし, この分野の最近の展開を要約し, 分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T17:57:30Z)
• City Foundation Models for Learning General Purpose Representations from OpenStreetMap [16.09047066527081]
  本稿では,都市のような選択された地理的関心領域における基礎モデルをトレーニングするためのフレームワークであるCityFMを紹介する。 CityFMはOpenStreetMapからのオープンデータにのみ依存し、異なるタイプのエンティティ、空間、視覚、およびテキスト情報のマルチモーダル表現を生成する。 すべての実験において、CityFMはベースラインに匹敵する、あるいは同等のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T05:55:30Z)
• On the Opportunities and Challenges of Foundation Models for Geospatial Artificial Intelligence [39.86997089245117]
  ファンデーションモデル(FM)は、微調整、少数ショット、ゼロショット学習によって、幅広い下流タスクに適応することができる。 我々は,GeoAIのためのFMを開発する上で大きな課題の一つとして,地理空間的タスクのマルチモーダル性に対処することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-13T19:50:17Z)
• A General Purpose Neural Architecture for Geospatial Systems [142.43454584836812]
  本稿では,空間的帰納バイアスを持つ汎用ニューラルアーキテクチャ(GPNA)の構築に向けたロードマップを示す。 このようなモデルがコミュニティのメンバー間の協力をいかに促進するかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-04T09:58:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。