Fugu-MT 論文翻訳(概要): Geode: A Zero-shot Geospatial Question-Answering Agent with Explicit Reasoning and Precise Spatio-Temporal Retrieval

論文の概要: Geode: A Zero-shot Geospatial Question-Answering Agent with Explicit Reasoning and Precise Spatio-Temporal Retrieval

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11014v1
Date: Wed, 26 Jun 2024 21:59:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-22 12:29:47.729703
Title: Geode: A Zero-shot Geospatial Question-Answering Agent with Explicit Reasoning and Precise Spatio-Temporal Retrieval
Title（参考訳）: Geode: 露骨な推論と高精度な時空間検索機能を備えたゼロショット地理空間質問応答エージェント
Authors: Devashish Vikas Gupta, Azeez Syed Ali Ishaqui, Divya Kiran Kadiyala,
Abstract要約: 本研究では,ゼロショット地理空間的質問応答タスクを高精度に処理するための先駆的システムを提案する。当社のアプローチは,現在の大規模言語モデルの限界に対処する上で,大幅な改善を図っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Large language models (LLMs) have shown promising results in learning and contextualizing information from different forms of data. Recent advancements in foundational models, particularly those employing self-attention mechanisms, have significantly enhanced our ability to comprehend the semantics of diverse data types. One such area that could highly benefit from multi-modality is in understanding geospatial data, which inherently has multiple modalities. However, current Natural Language Processing (NLP) mechanisms struggle to effectively address geospatial queries. Existing pre-trained LLMs are inadequately equipped to meet the unique demands of geospatial data, lacking the ability to retrieve precise spatio-temporal data in real-time, thus leading to significantly reduced accuracy in answering complex geospatial queries. To address these limitations, we introduce Geode--a pioneering system designed to tackle zero-shot geospatial question-answering tasks with high precision using spatio-temporal data retrieval. Our approach represents a significant improvement in addressing the limitations of current LLM models, demonstrating remarkable improvement in geospatial question-answering abilities compared to existing state-of-the-art pre-trained models.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な形式のデータから学習と文脈情報を得る上で有望な結果を示している。近年の基盤モデル,特に自己認識機構の進歩は,多様なデータ型の意味を理解する能力を大幅に向上させてきた。マルチモダリティの恩恵を受けることができる分野の1つは、本質的に複数のモダリティを持つ地理空間データの理解である。しかし、現在の自然言語処理(NLP)メカニズムは、地理空間的クエリを効果的に扱うのに苦労している。既存の学習済みLLMは地理空間データのユニークな要求を満たすには不十分であり、正確な時空間データをリアルタイムに取得できないため、複雑な地理空間クエリに応答する際の精度が大幅に低下する。これらの制約に対処するために,時空間データ検索を用いた高精度なゼロショット地理空間質問応答問題に対処する先駆的システムGeodeを導入する。提案手法は,現在のLLMモデルの限界に対処する上で,既存の最先端事前学習モデルと比較して空間的質問応答能力が著しく向上したことを示す。

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