大语言模型用于网格结构地理空间数据：提示与微调的比较评估
计算与语言
2025-05-26 v1 新兴技术
摘要
本文提出了大语言模型 (LLM) 在解释网格结构地理空间数据方面的比较研究。我们评估了通过结构化提示对基线模型的性能，并将其与在用户-助手交互数据集上训练的微调模型进行对比。我们的结果突显了零样本提示的优势与局限，并展示了微调在结构化地理空间和时空推理方面的优势。
引用
@article{arxiv.2505.17116,
title = {Comparative Evaluation of Prompting and Fine-Tuning for Applying Large Language Models to Grid-Structured Geospatial Data},
author = {Akash Dhruv and Yangxinyu Xie and Jordan Branham and Tanwi Mallick},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.17116},
year = {2025}
}