Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explainable Traffic Flow Prediction with Large Language Models

論文の概要: Explainable Traffic Flow Prediction with Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02937v1
Date: Wed, 3 Apr 2024 07:14:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-05 19:04:16.699091
Title: Explainable Traffic Flow Prediction with Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた説明可能な交通流予測
Authors: Xusen Guo, Qiming Zhang, Mingxing Peng, Meixin Zhua, Hao, Yang,
Abstract要約: 本研究は,より直接的かつ合理的な予測を目的とした,交通予測のための基礎モデルに基づく説明可能な手法であるTP-LLMを紹介する。また、TP-LLMは、より確実な予測のために入力依存性の説明を生成することができ、同様のフレームワークでゼロショット予測を行うため、異なる都市力学に容易に一般化することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 36.61182271005389
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Traffic flow prediction provides essential future views in the intelligent transportation system. Explainable predictions offer valuable insights into the factors influencing traffic patterns, which help urban planners, traffic engineers, and policymakers make informed decisions about infrastructure development, traffic management strategies, and public transportation planning. Despite their widespread popularity and commendable accuracy, prediction methods grounded in deep learning frequently disappoint in terms of transparency and interpretability. Recently, the availability of large-scale spatio-temporal data and the development of large language models (LLMs) have opened up new opportunities for urban traffic prediction. With the popularity of LLMs, people witnessed the potential reasoning and generating ability of foundation models in various tasks. Considering text as input and output, LLMs have advantages in generating more intuitive and interpretable predictions. Hence, this work introduces TP-LLM, an explainable foundation-model-based method for traffic prediction, aiming at more direct and reasonable forecasting. TP-LLM presents a framework to unify multi-modality factors as language-based inputs, TP-LLM avoids complex spatial-temporal data programming and outperforms state-of-art baselines merely under fine-tuning foundation models. Also, TP-LLM can generate input-dependency explanations for more confident prediction and can be easily generalized to different city dynamics for zero-shot prediction with a similar framework. These findings demonstrate the potential of LLMs for explainable traffic prediction.
Abstract（参考訳）: 交通流予測は、インテリジェント交通システムにおいて不可欠な将来展望を提供する。説明可能な予測は、都市プランナー、交通技術者、政策立案者がインフラ開発、交通管理戦略、公共交通計画に関する決定を下すのに役立つ交通パターンに影響を与える要因に関する貴重な洞察を提供する。広く普及し、精度も高いにもかかわらず、深層学習に根ざした予測手法は、透明性と解釈可能性の点でしばしば失望した。近年,大規模な時空間データの提供と大規模言語モデル(LLM)の開発により,都市交通予測の新しい機会が開けている。 LLMの人気により、様々なタスクにおいて基礎モデルの潜在的な推論と生成能力が見られた。テキストを入力および出力として考えると、LLMはより直感的で解釈可能な予測を生成する利点がある。そこで本研究では,より直接的かつ合理的な予測を目的とした基盤モデルに基づく交通予測手法であるTP-LLMを導入する。 TP-LLMは言語ベースの入力として多モード因子を統一するフレームワークを提供するが、TP-LLMは複雑な空間時空間データプログラミングを回避し、微調整基礎モデルの下でのみ最先端のベースラインを向上する。また、TP-LLMは、より確実な予測のために入力依存性の説明を生成することができ、同様のフレームワークでゼロショット予測を行うため、異なる都市力学に容易に一般化することができる。これらの結果から, LLMの交通予測の可能性が示唆された。

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