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原標題:首個智慧城市大模型UrbanGPT,全面開源開放|港大&百度
關鍵字:時空,模型,數據,樣本,時間
文章來源:量子位
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內容摘要:
UrbanGPT團隊 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI時空預測技術,迎來ChatGPT時刻。
時空預測致力于捕捉城市生活的動態變化,并預測其未來走向,它不僅關注交通和人流的流動,還涵蓋了犯罪趨勢等多個維度。目前,深度時空預測技術在生成精確的時空模型方面,依賴于大量訓練數據的支撐,這在城市數據不足的情況下顯得尤為困難。
港大、百度聯合團隊借鑒大型語言模型的思想,提出了一種新型的時空大型語言模型UbanGPT。
該模型在多種城市應用場景中展現了出色的普適性。通過結合時空依賴編碼器和指令微調方法,該模型增強了對時間和空間復雜關系的理解,即使在數據稀缺的條件下也能提供更精確的預測。通過一系列廣泛的實驗,UrbanGPT在多個城市相關的任務上展現了其卓越的性能,并證明了其在零樣本學習領域的強大潛力。
時空大型語言模型UrbanGPT挑戰1:標簽稀缺和高昂的訓練成本
盡管尖端的時空網絡在預測任務上表現出色,但它們的效能受限于對大量標記數據的依賴。在城市應用中,獲取數據通常非常困難,例如,要對整個城市的交通和空氣質量進行監控,其成本是相當高的。此外,這些模型在面對新地區或新任務時,其泛化能力通常
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