論文の概要: Towards Responsible and Reliable Traffic Flow Prediction with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02937v4
• Date: Sun, 21 Apr 2024 15:37:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 22:45:14.680527
• Title: Towards Responsible and Reliable Traffic Flow Prediction with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた応答性・信頼性の高い交通流予測に向けて
• Authors: Xusen Guo, Qiming Zhang, Junyue Jiang, Mingxing Peng, Hao, Yang, Meixin Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を提案する。 マルチモーダルなトラフィックデータを自然言語記述に転送することで、R2T-LLMは複雑な時空間パターンと外部要因を包括的トラフィックデータからキャプチャする。 経験的に、R2T-LLMは、ディープラーニングのベースラインと比較して、競争の正確さを示しながら、予測の直感的で信頼性の高い説明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.869371885656236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traffic forecasting is crucial for intelligent transportation systems. It has experienced significant advancements thanks to the power of deep learning in capturing latent patterns of traffic data. However, recent deep-learning architectures require intricate model designs and lack an intuitive understanding of the mapping from input data to predicted results. Achieving both accuracy and responsibility in traffic prediction models remains a challenge due to the complexity of traffic data and the inherent opacity of deep learning models. To tackle these challenges, we propose a Responsible and Reliable Traffic flow forecasting model with Large Language Models (R2T-LLM), which leverages large language models (LLMs) to generate responsible traffic predictions. By transferring multi-modal traffic data into natural language descriptions, R2T-LLM captures complex spatial-temporal patterns and external factors from comprehensive traffic data. The LLM framework is fine-tuned using language-based instructions to align with spatial-temporal traffic flow data. Empirically, R2T-LLM shows competitive accuracy compared with deep learning baselines, while providing an intuitive and reliable explanation for predictions. We discuss the spatial-temporal and input dependencies for conditional future flow forecasting, showcasing R2T-LLM's potential for diverse city prediction tasks. This paper contributes to advancing accountable traffic prediction models and lays a foundation for future exploration of LLM applications in transportation. To the best of our knowledge, this is the first study to use LLM for accountable and reliable prediction of traffic flows.
• Abstract（参考訳）: 交通予報はインテリジェント交通システムにとって不可欠である。 トラフィックデータの潜在パターンをキャプチャする深層学習の力のおかげで、大きな進歩を遂げた。 しかし、最近のディープラーニングアーキテクチャでは複雑なモデル設計が必要であり、入力データから予測結果へのマッピングの直感的な理解が欠如している。 トラフィック予測モデルにおける精度と責任の両立は、トラフィックデータの複雑さとディープラーニングモデル固有の不透明さのため、依然として課題である。 これらの課題に対処するために,大規模言語モデル(R2T-LLM)を用いた応答性・信頼性の高い交通流予測モデルを提案する。 マルチモーダルなトラフィックデータを自然言語記述に転送することで、R2T-LLMは複雑な時空間パターンと外部要因を包括的トラフィックデータからキャプチャする。 LLMフレームワークは、時空間トラフィックフローデータと整合する言語ベースの命令を用いて微調整される。 経験的に、R2T-LLMは、ディープラーニングのベースラインと比較して、競争の正確さを示しながら、予測の直感的で信頼性の高い説明を提供する。 本稿では,都市予測タスクにおけるR2T-LLMの可能性を示す条件付き将来流予測の時空間依存性と入力依存性について論じる。 本稿では,交通予測モデルの発展に寄与し,今後LLMの交通分野への応用を探求する基盤となる。 我々の知る限りでは、LLMを交通流の経時的かつ信頼性の高い予測に利用した最初の研究である。

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