論文の概要: Correctness Comparison of ChatGPT-4, Bard, Claude-2, and Copilot for Spatial Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02404v2
• Date: Fri, 5 Jan 2024 15:33:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 17:17:11.455134
• Title: Correctness Comparison of ChatGPT-4, Bard, Claude-2, and Copilot for Spatial Tasks
• Title（参考訳）: 空間課題に対するChatGPT-4, Bard, Claude-2, Copilotの精度比較
• Authors: Hartwig H. Hochmair and Levente Juhasz and Takoda Kemp
• Abstract要約: 本研究では、4つの著名なAIチャットボットに割り当てられた54の空間的タスクに対する応答の正しさを評価する。 ChatGPT-4は空間リテラシー、GIS理論、プログラミング言語と関数の解釈に優れていたが、マッピング、コード生成、コード翻訳の弱点が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Generative AI including large language models (LLMs) have recently gained significant interest in the geo-science community through its versatile task-solving capabilities including coding, spatial computations, generation of sample data, time-series forecasting, toponym recognition, or image classification. So far, the assessment of LLMs for spatial tasks has primarily focused on ChatGPT, arguably the most prominent AI chatbot, whereas other chatbots received less attention. To narrow this research gap, this study evaluates the correctness of responses for a set of 54 spatial tasks assigned to four prominent chatbots, i.e., ChatGPT-4, Bard, Claude-2, and Copilot. Overall, the chatbots performed well on spatial literacy, GIS theory, and interpretation of programming code and given functions, but revealed weaknesses in mapping, code generation, and code translation. ChatGPT-4 outperformed other chatbots across most task categories.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を含む生成AIは、コーディング、空間計算、サンプルデータの生成、時系列予測、トポニム認識、画像分類など、汎用的なタスク解決機能を通じて、最近、地球科学コミュニティにおいて大きな関心を集めている。 これまでのところ、空間的タスクに対するllmの評価は、おそらく最も著名なaiチャットボットであるchatgptに重点を置いているが、他のチャットボットはあまり注目されていない。 本研究では,4つのチャットボット,すなわちChatGPT-4,Bard,Claude-2,Copilotに割り当てられた54の空間的タスクに対する応答の正当性を評価する。 全体として、チャットボットは空間リテラシー、GIS理論、プログラミングコードと与えられた関数の解釈に優れていたが、マッピング、コード生成、コード翻訳の弱点が明らかになった。 ChatGPT-4は多くのタスクカテゴリで他のチャットボットを上回った。

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