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/2402.11838v5
Date: Mon, 1 Jul 2024 02:51:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-02 15:08:40.091796
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: 都市時間予測は、交通管理、資源最適化、出現応答などの情報的意思決定に不可欠である。大規模言語モデルによる広範囲のシナリオにまたがる一般都市時間予測のためのユニバーサルモデルUniSTを紹介する。
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 traffic management, resource optimization, and emergence response. Despite remarkable breakthroughs in pretrained natural language models that enable one model to handle diverse tasks, a universal solution for spatio-temporal prediction remains challenging Existing prediction approaches are typically tailored for specific spatio-temporal scenarios, requiring task-specific model designs and extensive domain-specific training data. In this study, we introduce UniST, a universal model designed for general urban spatio-temporal prediction across a wide range of scenarios. Inspired by large language models, UniST achieves success through: (i) utilizing diverse spatio-temporal data from different scenarios, (ii) effective pre-training to capture complex spatio-temporal dynamics, (iii) knowledge-guided prompts to enhance generalization capabilities. These designs together unlock the potential of building a universal model for various scenarios Extensive experiments on more than 20 spatio-temporal scenarios demonstrate UniST's efficacy in advancing state-of-the-art performance, especially in few-shot and zero-shot prediction. The datasets and code implementation are released on 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,出現応答といった情報的意思決定に不可欠である。 1つのモデルで多様なタスクを扱えるような事前訓練された自然言語モデルの驚くべきブレークスルーにもかかわらず、時空間予測のための普遍的なソリューションは依然として困難であり、既存の予測アプローチは、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囲なドメイン固有のトレーニングデータを必要とする。本研究では,広範にわたる都市空間の時空間予測のためのユニバーサルモデルUniSTを紹介する。大規模な言語モデルにインスパイアされたUniSTは、以下の通り成功している。 (i)異なるシナリオから多様な時空間データを利用する。 (II)複雑な時空間力学を捉えるための効果的な事前学習 (三)知識誘導プロンプトは、一般化能力を高める。これらの設計は、様々なシナリオのための普遍的なモデルを構築する可能性を開放し、20以上の時空間シナリオに関する大規模な実験により、UniSTが最先端のパフォーマンス、特にショット数やゼロショットの予測に有効であることを証明している。データセットとコードの実装はhttps://github.com/tsinghua-fib-lab/UniSTで公開されている。

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