ChatGPT Is on the Horizon: Could a Large Language Model Be All We Need for Intelligent Transportation?

要約

OpenAI によって開発された ChatGPT は、60 億のパラメーターを持つ画期的な大規模言語モデル (LLM) の 1 つです。
ChatGPT は、特に会話応答の生成において、LLM の印象的な言語理解能力を実証しました。
LLM がさまざまな研究または工学分野で注目を集め始めているため、LLM がインテリジェントな輸送システムへのアプローチ方法にどのように革命をもたらすかを想像する時が来ました。
このホワイト ペーパーでは、主要な輸送問題に対処するための LLM の将来のアプリケーションについて説明します。
クロスモーダル エンコーダーで LLM を活用することにより、インテリジェント システムは、さまざまなモダリティからのトラフィック データを処理し、LLM を介して輸送操作を実行することもできます。
LLM によって装備されたこれらの潜在的な輸送アプリケーションを提示し、検証します。
この可能性をさらに実証するために、具体的なスマートフォン ベースのクラッシュ レポート自動生成および分析フレームワークもユース ケースとして提供します。
潜在的な利点にもかかわらず、データのプライバシー、データの品質、およびモデルのバイアスに関連する課題を考慮する必要があります。
全体として、インテリジェントな輸送システムでの LLM の使用は、世界中の日常生活をさらに改善する、より効率的でインテリジェントで持続可能な輸送システムを実現する可能性を秘めています。

要約(オリジナル)

ChatGPT, developed by OpenAI, is one of the milestone large language models (LLMs) with 6 billion parameters. ChatGPT has demonstrated the impressive language understanding capability of LLM, particularly in generating conversational response. As LLMs start to gain more attention in various research or engineering domains, it is time to envision how LLM may revolutionize the way we approach intelligent transportation systems. This paper explores the future applications of LLM in addressing key transportation problems. By leveraging LLM with cross-modal encoder, an intelligent system can also process traffic data from different modalities and execute transportation operations through an LLM. We present and validate these potential transportation applications equipped by LLM. To further demonstrate this potential, we also provide a concrete smartphone-based crash report auto-generation and analysis framework as a use case. Despite the potential benefits, challenges related to data privacy, data quality, and model bias must be considered. Overall, the use of LLM in intelligent transport systems holds promise for more efficient, intelligent, and sustainable transportation systems that further improve daily life around the world.

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