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原标题：首个智慧城市大模型
UrbanGPT，全面开源开放｜港大&百度
关键字：时空,模型,数据,样本,时间文章来源：量子位
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UrbanGPT团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI时空预测技术，迎来ChatGPT
时刻。
时空预测致力于捕捉城市生活的动态变化，并预测其未来走向，它不仅关注交通和人流的流动，还涵盖了犯罪趋势等多个维度。目前，深度时空预测技术在生成精确的时空模型方面，依赖于大量训练数据的支撑，这在城市数据不足的情况下显得尤为困难。
港大、百度联合团队借鉴大型语言模型的思想，提出了一种新型的时空大型语言模型UbanGPT。
该模型在多种城市应用场景中展现了出色的普适性。通过结合时空依赖编码器和指令微调方法，该模型增强了对时间和空间复杂关系的理解，即使在数据稀缺的条件下也能提供更精确的预测。通过一系列广泛的实验，UrbanGPT在多个城市相关的任务上展现了其卓越的性能，并证明了其在零样本学习领域的强大潜力。
时空大型语言模型UrbanGPT挑战1：标签稀缺和高昂的训练成本
尽管尖端的时空网络在预测任务上表现出色，但它们的效能受限于对大量标记数据的依赖。在城市应用中，获取数据通常非常困难，例如，要对整个城市的交通和空气质量进行监控，其成本是相当高的。此外，这些模型在面对新地区或新任务时，其泛化能力通常原文链接：首个智慧城市大模型UrbanGPT，全面开源开放｜港大&百度
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