論文の概要: Correctness Comparison of ChatGPT-4, Gemini, Claude-3, and Copilot for Spatial Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02404v4
• Date: Tue, 13 Aug 2024 15:02:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 23:04:59.216988
• Title: Correctness Comparison of ChatGPT-4, Gemini, Claude-3, and Copilot for Spatial Tasks
• Title（参考訳）: 空間課題に対するChatGPT-4, Gemini, Claude-3, Copilotの精度比較
• Authors: Hartwig H. Hochmair, Levente Juhasz, Takoda Kemp,
• Abstract要約: 本研究では、4つのチャットボットに割り当てられた7つのタスクカテゴリの76個の空間的タスクに対してゼロショットの正当性評価を行う。 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関数の解釈に関連するタスクでうまく機能したが、マッピング、コード記述、空間推論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) has recently gained significant interest in the geo-science community through its versatile task-solving capabilities including programming, arithmetic reasoning, generation of sample data, time-series forecasting, toponym recognition, or image classification. Most existing performance assessments of LLMs for spatial tasks have primarily focused on ChatGPT, whereas other chatbots received less attention. To narrow this research gap, this study conducts a zero-shot correctness evaluation for a set of 76 spatial tasks across seven task categories assigned to four prominent chatbots, i.e., ChatGPT-4, Gemini, Claude-3, and Copilot. The chatbots generally performed well on tasks related to spatial literacy, GIS theory, and interpretation of programming code and functions, but revealed weaknesses in mapping, code writing, and spatial reasoning. Furthermore, there was a significant difference in correctness of results between the four chatbots. Responses from repeated tasks assigned to each chatbot showed a high level of consistency in responses with matching rates of over 80% for most task categories in the four chatbots.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を含む生成AIは、最近、プログラミング、算術的推論、サンプルデータの生成、時系列予測、トポニム認識、画像分類などの汎用的なタスク解決機能を通じて、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。 空間的タスクに対するLLMの性能評価のほとんどは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。 この研究ギャップを狭めるために,ChatGPT-4,Gemini,Claude-3,Copilotという4つのチャットボットに割り当てられた7つのタスクカテゴリの76の空間タスクに対して,ゼロショットの正当性評価を行う。 チャットボットは一般に、空間リテラシー、GIS理論、プログラミングコードと関数の解釈に関連するタスクでうまく機能したが、マッピング、コード記述、空間推論の弱点が明らかになった。 さらに、4つのチャットボット間で結果の正しさに有意な差が認められた。 各チャットボットに割り当てられた繰り返しタスクからの応答は、4つのチャットボットのほとんどのタスクカテゴリに対して80%以上の一致率で応答の一貫性を示した。

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