都市の動態を予測するために大規模な言語モデルを活用するUrbanGPTが提案されました。このモデルは、時空間的な依存関係エンコーダーと指示チューニングパラダイムを統合し、複雑な時空間的相互依存関係を理解し、精度の高い予測を可能にします。実験結果では、UrbanGPTは他の最先端ベースラインモデルよりも優れた性能を示し、ゼロショットシナリオで特に効果的であることが確認されています。さらに、異なる地理情報や時間要素を考慮して学習したことで、クロスシティシナリオでも高い予測能力を発揮しています。
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