Towards Responsible and Reliable Traffic Flow Prediction with Large Language Models

本文是LLM系列文章,针对《Towards Responsible and Reliable Traffic Flow Prediction with Large Language Models》的翻译。

利用大型语言模型进行负责任和可靠的交通流预测

摘要

交通预测对智能交通系统至关重要。得益于深度学习在捕获交通数据潜在模式方面的强大功能,它取得了重大进展。然而,最近的深度学习架构需要复杂的模型设计,并且缺乏对从输入数据到预测结果的映射的直观理解。由于交通数据的复杂性和深度学习模型固有的不透明性,在交通预测模型中实现准确性和责任性仍然是一个挑战。为了应对这些挑战,我们提出了一种具有大型语言模型的负责任和可靠的交通流量预测模型(R2TLLM),该模型利用大型语言模型(LLM)生成负责任的交通预测。通过将多模态交通数据转换为自然语言描述,R2T-LLM从综合交通数据中捕捉复杂的时空模式和外部因素。LLM框架使用基于语言的指令进行微调,以与时空交通流数据保持一致。根据经验,R2T-LLM与深度学习基线相比具有竞争力的准确性,同时为预测提供了直观可靠的解释。我们讨论了条件未来流量预测的时空和输入依赖性,展示了R2T-LLM在各种城市预测任务中的潜力。本文有助于推进负责任的交通预测模型,并为未来探索LLM在交通领域的应用奠定了基础。据我们所知,这是第一项使用LLM对交通流量进行负责任和可靠预测的研究。

1 引言

### DeepSeekMoE 中实现终极专家专业化的方法 #### 动态专业化路由 (Dynamic Specialization Routing) DeepSeek MoE 架构通过引入动态专业化路由(DSR),解决了传统Mixture-of-Experts(MoE)模型中存在的“伪专家”问题。相比于传统的基于门控机制来选择固定数量的活跃专家,DSR允许更灵活地分配计算资源给最合适的专家[^1]。 ```python def dynamic_specialization_routing(input_tensor, experts): # 计算输入张量与各专家之间的匹配度得分 scores = compute_scores(input_tensor, experts) # 根据得分挑选最适合处理当前任务的一个或多个专家 selected_expert_indices = select_best_experts(scores) return apply_selected_experts(selected_expert_indices, input_tensor) ``` #### 细粒度专家分割 为了进一步提高效率和效果,在构建专家网络时采用了细粒度的专家分割技术。这意味着每个子领域内的专业知识可以被更加精确地建模,从而使得每一个专家都能够专注于特定的任务特性而不是泛化整个数据集上的表现[^2]。 #### 共享专家隔离 除了上述两点外,还提出了共享专家隔离的概念。这不仅减少了冗余参数的数量,而且促进了不同模块间更好的协作关系。具体来说就是对于那些具有相似功能需求的部分采用相同的底层组件作为基础支持,而这些共同使用的部分则会被独立出来形成所谓的“共享层”。 这种设计既保持了各个分支之间必要的差异性又实现了整体结构上的一致性和简洁性,最终达到了更高的性能指标以及更低的成本开销。
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