論文の概要: Inherent limitations of LLMs regarding spatial information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03042v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 16:02:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 17:16:48.506912
• Title: Inherent limitations of LLMs regarding spatial information
• Title（参考訳）: 空間情報に関するllmの固有の制限
• Authors: He Yan, Xinyao Hu, Xiangpeng Wan, Chengyu Huang, Kai Zou, Shiqi Xu
• Abstract要約: 本稿では,空間推論やナビゲーション関連タスクにおけるChatGPTと類似モデルの性質的制約について検討する。 このデータセットは、空間点のプロット、二次元(2次元)空間での計画経路、三次元(3次元)環境における開発経路の3つの重要なタスクで構成されている。 評価の結果,空間的理解におけるモデルの能力と限界について重要な知見が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.395912853122759
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the significant advancements in natural language processing capabilities demonstrated by large language models such as ChatGPT, their proficiency in comprehending and processing spatial information, especially within the domains of 2D and 3D route planning, remains notably underdeveloped. This paper investigates the inherent limitations of ChatGPT and similar models in spatial reasoning and navigation-related tasks, an area critical for applications ranging from autonomous vehicle guidance to assistive technologies for the visually impaired. In this paper, we introduce a novel evaluation framework complemented by a baseline dataset, meticulously crafted for this study. This dataset is structured around three key tasks: plotting spatial points, planning routes in two-dimensional (2D) spaces, and devising pathways in three-dimensional (3D) environments. We specifically developed this dataset to assess the spatial reasoning abilities of ChatGPT. Our evaluation reveals key insights into the model's capabilities and limitations in spatial understanding.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデルで実証された自然言語処理能力の著しい進歩にもかかわらず、特に2Dおよび3D経路計画領域における空間情報の理解と処理能力は明らかに未発達である。 本稿では、自律走行車案内から視覚障害者支援技術まで幅広い分野において重要な分野である、空間推論やナビゲーション関連タスクにおけるChatGPTと類似モデルの性質的限界について検討する。 本稿では,本研究に用いたベースラインデータセットを補完する新しい評価フレームワークを提案する。 このデータセットは、空間点のプロット、二次元(2次元)空間での計画経路、三次元(3次元)環境における開発経路の3つの重要なタスクで構成されている。 chatgptの空間的推論能力を評価するために,このデータセットを特別に開発した。 評価の結果、モデルの能力と空間理解の限界に関する重要な知見が明らかになった。

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