Fugu-MT 論文翻訳(概要): UniST: A Prompt-Empowered Universal Model for Urban Spatio-Temporal Prediction

論文の概要: UniST: A Prompt-Empowered Universal Model for Urban Spatio-Temporal Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11838v3
Date: Thu, 23 May 2024 13:01:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-25 06:38:52.702934
Title: UniST: A Prompt-Empowered Universal Model for Urban Spatio-Temporal Prediction
Title（参考訳）: UniST: 都市時空間予測のためのプロンプト型ユニバーサルモデル
Authors: Yuan Yuan, Jingtao Ding, Jie Feng, Depeng Jin, Yong Li,
Abstract要約: 都市時間予測のためのユニバーサルモデルUniSTを提案する。 15の都市と6つのドメインの実験は、最先端の予測性能を前進させるUniSTのブレークスルーを実証している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.69233687863233
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Urban spatio-temporal prediction is crucial for informed decision-making, such as transportation management, resource optimization, and urban planning. Although pretrained foundation models for natural languages have experienced remarkable breakthroughs, wherein one general-purpose model can tackle multiple tasks across various domains, urban spatio-temporal modeling lags behind. Existing approaches for urban prediction are usually tailored for specific spatio-temporal scenarios, requiring task-specific model designs and extensive in-domain training data. In this work, we propose a universal model, UniST, for urban spatio-temporal prediction. Drawing inspiration from large language models, UniST achieves success through: (i) flexibility towards diverse spatio-temporal data characteristics, (ii) effective generative pre-training with elaborated masking strategies to capture complex spatio-temporal relationships, (iii) spatio-temporal knowledge-guided prompts that align and leverage intrinsic and shared knowledge across scenarios. These designs together unlock the potential of a one-for-all model for spatio-temporal prediction with powerful generalization capability. Extensive experiments on 15 cities and 6 domains demonstrate the universality of UniST in advancing state-of-the-art prediction performance, especially in few-shot and zero-shot scenarios. The implementation is available at this repository: https://github.com/tsinghua-fib-lab/UniST.
Abstract（参考訳）: 都市空間の時空間予測は交通管理,資源最適化,都市計画といった情報的意思決定に不可欠である。自然言語のための事前訓練された基礎モデルは、様々な領域にまたがる複数のタスクに1つの汎用モデルが取り組むという、驚くべきブレークスルーを経験してきたが、都市空間の時空間モデリングは遅れている。都市予測のための既存のアプローチは、通常特定の時空間シナリオに合わせて調整され、タスク固有のモデル設計と広範なドメイン内トレーニングデータを必要とする。本研究では,都市空間の時空間予測のためのユニバーサルモデルUniSTを提案する。大規模な言語モデルからインスピレーションを得たUniSTは、以下の通り成功している。一多様な時空間データ特性に対する柔軟性 (II)複雑な時空間的関係を捉えるための精巧なマスキング戦略による効果的な生成前訓練三シナリオをまたいだ本質的・共有的知識の整合と活用を図るための時空間的知識誘導プロンプト。これらの設計は、強力な一般化能力を備えた時空間予測のための1対全モデルの可能性を開放するものである。 15の都市と6つのドメインに対する大規模な実験は、特にショット数とゼロショットのシナリオにおいて、最先端の予測性能の進歩におけるUniSTの普遍性を実証している。実装はこのリポジトリで利用可能である。

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