論文の概要: Leveraging ChatGPT's Multimodal Vision Capabilities to Rank Satellite Images by Poverty Level: Advancing Tools for Social Science Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14546v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 14:49:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:08.304770
• Title: Leveraging ChatGPT's Multimodal Vision Capabilities to Rank Satellite Images by Poverty Level: Advancing Tools for Social Science Research
• Title（参考訳）: ChatGPTのマルチモーダル視覚能力を活用した貧困レベルによる衛星画像のランク付け:社会科学研究の推進ツール
• Authors: Hamid Sarmadi, Ola Hall, Thorsteinn Rögnvaldsson, Mattias Ohlsson,
• Abstract要約: 視覚能力を持つ大規模言語モデル(LLM)は、村レベルの貧困予測のために衛星画像を分析する。 ChatGPTは、貧困レベルに基づいた衛星画像を、ドメインの専門家に匹敵する精度でランク付けすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper investigates the novel application of Large Language Models (LLMs) with vision capabilities to analyze satellite imagery for village-level poverty prediction. Although LLMs were originally designed for natural language understanding, their adaptability to multimodal tasks, including geospatial analysis, has opened new frontiers in data-driven research. By leveraging advancements in vision-enabled LLMs, we assess their ability to provide interpretable, scalable, and reliable insights into human poverty from satellite images. Using a pairwise comparison approach, we demonstrate that ChatGPT can rank satellite images based on poverty levels with accuracy comparable to domain experts. These findings highlight both the promise and the limitations of LLMs in socioeconomic research, providing a foundation for their integration into poverty assessment workflows. This study contributes to the ongoing exploration of unconventional data sources for welfare analysis and opens pathways for cost-effective, large-scale poverty monitoring.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,村レベルの貧困予測のための衛星画像解析のための視覚機能を備えたLarge Language Models (LLMs) の新規応用について検討する。 LLMはもともと自然言語理解のために設計されたものだが、地理空間解析を含むマルチモーダルタスクへの適応性は、データ駆動研究において新たなフロンティアを開拓した。 ビジョン対応LCMの進歩を活用して、衛星画像からの人間の貧困に対する解釈可能でスケーラブルで信頼性の高い洞察を提供する能力を評価する。 ペアワイズ比較手法を用いて、ChatGPTは、貧困レベルに基づいて衛星画像のランク付けが可能であり、精度はドメインの専門家に匹敵することを示した。 これらの知見は、社会経済研究におけるLLMの約束と限界の両方を強調し、貧困評価ワークフローへの統合の基礎となる。 本研究は、福祉分析のための非伝統的なデータソースの探索を継続し、費用対効果の高い大規模貧困監視のための経路を開くことに寄与する。

関連論文リスト

• EVOLvE: Evaluating and Optimizing LLMs For Exploration [76.66831821738927]
  大規模言語モデル(LLM)は、不確実性の下で最適な意思決定を必要とするシナリオにおいて、未調査のままである。 多くのアプリケーションに関係のあるステートレス強化学習環境である,帯域幅を最適に決定できる LLM の (in) 能力の測定を行う。 最適な探索アルゴリズムの存在を動機として,このアルゴリズム知識をLLMに統合する効率的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T17:54:03Z)
• Chain-of-Thought Prompting for Demographic Inference with Large Multimodal Models [58.58594658683919]
  大規模マルチモーダルモデル (LMM) は、様々な研究課題において変換可能性を示している。 以上の結果から,LMMはゼロショット学習,解釈可能性,未修正入力の処理に長所があることが示唆された。 本稿では,目標外予測問題を効果的に緩和するChain-of-Thought拡張プロンプト手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T16:26:56Z)
• Survey of Social Bias in Vision-Language Models [65.44579542312489]
  調査の目的は、NLP、CV、VLをまたいだ事前学習モデルにおける社会バイアス研究の類似点と相違点について、研究者に高いレベルの洞察を提供することである。 ここで提示された発見とレコメンデーションはMLコミュニティの利益となり、公平でバイアスのないAIモデルの開発を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T15:34:56Z)
• Aligning Large Language Models with Human: A Survey [53.6014921995006]
  広範囲なテキストコーパスで訓練されたLarge Language Models (LLM) は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクの先導的なソリューションとして登場した。 その顕著な性能にもかかわらず、これらのモデルは、人間の指示を誤解したり、偏見のあるコンテンツを生成したり、事実的に誤った情報を生成するといった、ある種の制限を受ける傾向にある。 本調査では,これらのアライメント技術の概要について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T17:44:58Z)
• Learning and Reasoning Multifaceted and Longitudinal Data for Poverty Estimates and Livelihood Capabilities of Lagged Regions in Rural India [22.98110639419913]
  このプロジェクトは、生活の質と生活の指標に基づいて、1990-2022年のインド農村の貧困状況を調べることを目的としている。 また、因果関係や縦断的分析も検討し、貧困の原因について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T05:33:08Z)
• Predicting Poverty Level from Satellite Imagery using Deep Neural Networks [0.0]
  頭上衛星画像から地域の貧困レベルを予測する深層学習型コンピュータビジョン手法を開発した。 データ量とデータ拡張がネットワークの表現力と全体的な精度に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T18:57:24Z)
• Seeing poverty from space, how much can it be tuned? [0.0]
  本研究では, 組織的関係のない個人が, 特定の農業生態環境において, 地域貧困水準の予測の改善に寄与できることを実証した。 このアプローチは、衛星画像と「地上真実」データを現場から処理する深層学習による貧困のマッピングに関するいくつかの先駆的な取り組みに基づいている。 このプロジェクトの主な目的は、市民科学者、学生、組織が他の分野の手法を再現できるように、無償で利用可能なリソースを使用することで、コストを可能な限り低く抑えることであった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-30T15:23:54Z)
• Interpretable Poverty Mapping using Social Media Data, Satellite Images, and Geospatial Information [0.0]
  本稿では、機械学習とアクセスしやすいデータソースを用いた貧困推定に対する解釈可能かつ費用効率のよいアプローチを提案する。 フィリピンの資産推定ではR2ドル0.66ドル、衛星画像では0.63ドルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-27T05:24:53Z)
• Using satellite imagery to understand and promote sustainable development [87.72561825617062]
  持続可能な開発成果を理解するために衛星画像を用いた成長する文献を合成する。 我々は、重要な人間関係の結果と、衛星画像の量の増大と解像度について、地上データの質を定量化する。 不足およびノイズの多いトレーニングデータの観点から、モデル構築に対する最近の機械学習アプローチをレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-23T05:20:00Z)
• Generating Interpretable Poverty Maps using Object Detection in Satellite Images [80.35540308137043]
  衛星画像に物体検出装置を適用することにより、局所レベルでの貧困を正確に予測するための解釈可能な計算手法を実証する。 対象物の重み付けを特徴として、ウガンダの村レベルの貧困を予測する0.539 Pearson's r2を達成し、既存の(解釈不可能でない)ベンチマークよりも31%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-05T02:50:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。