論文の概要: Beyond Words: Evaluating Large Language Models in Transportation Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14516v1
- Date: Sun, 22 Sep 2024 16:20:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 22:19:40.935181
- Title: Beyond Words: Evaluating Large Language Models in Transportation Planning
- Title（参考訳）: 単語を超えて:交通計画における大規模言語モデルの評価
- Authors: Shaowei Ying, Zhenlong Li, Manzhu Yu,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM),特にGPT-4とPhi-3-miniの評価を行い,交通計画の充実を図る。
この結果は、都市交通計画におけるGenAI技術の変革の可能性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The resurgence and rapid advancement of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in 2023 has catalyzed transformative shifts across numerous industry sectors, including urban transportation and logistics. This study investigates the evaluation of Large Language Models (LLMs), specifically GPT-4 and Phi-3-mini, to enhance transportation planning. The study assesses the performance and spatial comprehension of these models through a transportation-informed evaluation framework that includes general geospatial skills, general transportation domain skills, and real-world transportation problem-solving. Utilizing a mixed-methods approach, the research encompasses an evaluation of the LLMs' general Geographic Information System (GIS) skills, general transportation domain knowledge as well as abilities to support human decision-making in the real-world transportation planning scenarios of congestion pricing. Results indicate that GPT-4 demonstrates superior accuracy and reliability across various GIS and transportation-specific tasks compared to Phi-3-mini, highlighting its potential as a robust tool for transportation planners. Nonetheless, Phi-3-mini exhibits competence in specific analytical scenarios, suggesting its utility in resource-constrained environments. The findings underscore the transformative potential of GenAI technologies in urban transportation planning. Future work could explore the application of newer LLMs and the impact of Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques, on a broader set of real-world transportation planning and operations challenges, to deepen the integration of advanced AI models in transportation management practices.
- Abstract（参考訳）: 2023年のジェネレーティブ・人工知能(GenAI)の復活と急速な進歩は、都市交通や物流を含む多くの産業分野における変革的な変化を触媒にした。
本研究では,大規模言語モデル(LLM),特にGPT-4とPhi-3-miniの評価を行い,交通計画の充実を図る。
本研究は, 一般地理空間技術, 一般交通領域技術, 実世界の交通問題解決などを含む交通インフォームド評価フレームワークを用いて, これらのモデルの性能と空間的理解を評価する。
混成手法を用いて,LLMの一般地理情報システム(GIS)技術,一般交通領域の知識,および渋滞価格の現実的な交通計画シナリオにおける人間の意思決定を支援する能力の評価を行う。
その結果, GPT-4 は Phi-3-mini と比較して, 各種GIS および輸送特化タスクにおいて高い精度と信頼性を示し, 輸送計画立案者にとって堅牢なツールとしての可能性を強調した。
それでも、Phi-3-miniは特定の分析シナリオにおける能力を示し、資源制約環境におけるその有用性を示唆している。
この結果は、都市交通計画におけるGenAI技術の変革の可能性を示している。
将来的な研究は、より新しいLSMの適用と、より広範な現実的な輸送計画と運用上の課題に対する検索・拡張世代(RAG)技術の影響を探求し、輸送管理プラクティスにおける高度なAIモデルの統合をさらに深めることができる。
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