論文の概要: UrbanLLM: Autonomous Urban Activity Planning and Management with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12360v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 07:41:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 20:16:07.411249
• Title: UrbanLLM: Autonomous Urban Activity Planning and Management with Large Language Models
• Title（参考訳）: UrbanLLM:大規模言語モデルによる自律型都市活動計画と管理
• Authors: Yue Jiang, Qin Chao, Yile Chen, Xiucheng Li, Shuai Liu, Gao Cong,
• Abstract要約: UrbanLLMは、都市関連クエリを管理可能なサブタスクに分解することで問題を解決する。 サブタスクごとに適切なAIモデルを特定し、与えられたクエリに対する包括的な応答を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.069378890478763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Location-based services play an critical role in improving the quality of our daily lives. Despite the proliferation of numerous specialized AI models within spatio-temporal context of location-based services, these models struggle to autonomously tackle problems regarding complex urban planing and management. To bridge this gap, we introduce UrbanLLM, a fine-tuned large language model (LLM) designed to tackle diverse problems in urban scenarios. UrbanLLM functions as a problem-solver by decomposing urban-related queries into manageable sub-tasks, identifying suitable spatio-temporal AI models for each sub-task, and generating comprehensive responses to the given queries. Our experimental results indicate that UrbanLLM significantly outperforms other established LLMs, such as Llama and the GPT series, in handling problems concerning complex urban activity planning and management. UrbanLLM exhibits considerable potential in enhancing the effectiveness of solving problems in urban scenarios, reducing the workload and reliance for human experts.
• Abstract（参考訳）: 位置情報ベースのサービスは、日常生活の質を向上させる上で重要な役割を担います。 位置情報ベースのサービスの時空間における多くの専門的なAIモデルの普及にもかかわらず、これらのモデルは複雑な都市計画と管理に関する問題に自律的に取り組むのに苦労している。 このギャップを埋めるために,都市シナリオにおける多様な問題に対処するために設計された,細調整の大型言語モデル(LLM)であるUrbanLLMを紹介する。 UrbanLLMは、都市関連クエリを管理可能なサブタスクに分解し、サブタスク毎に適切な時空間AIモデルを特定し、与えられたクエリに対する包括的な応答を生成することで、問題解決の役割を果たす。 以上の結果から,Llama や GPT シリーズなどの既存の LLM よりも,複雑な都市活動計画と管理に関する問題に対処する上で,UrbanLLM の方が優れていたことが示唆された。 UrbanLLMは、都市シナリオにおける問題解決の有効性を高め、作業負荷と人的専門家への信頼を減らし、大きな可能性を秘めている。

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