LARGE LANGUAGE MODELS AS TRAFFIC SIGNAL CONTROL AGENTS: CAPACITY AND OPPORTUNITY_llmlight: large language models as traffic signal -程序员宅基地

技术标签: Urban and Traffic  语言模型  人工智能  自然语言处理  LLM Agent  

本文是LLM系列文章,针对《LARGE LANGUAGE MODELS AS TRAFFIC SIGNAL CONTROL AGENTS: CAPACITY AND OPPORTUNITY》的翻译。

大语言模型作为交通信号控制主体:能力与机遇

摘要

交通信号控制对于通过调节红绿灯相位来优化道路网络的效率至关重要。现有的研究主要集中在基于启发式或强化学习(RL)的方法上,这些方法往往缺乏在不同交通场景中的可转移性,并且具有较差的可解释性。本文介绍了一种利用大型语言模型(LLM)执行交通信号控制任务的新方法LLMLight。通过利用LLM令人印象深刻的泛化和零样本推理能力,LLMLight执行了一个人性化的决策过程,以实现高效的交通管理。具体来说,该框架首先将任务描述、当前交通状况和先验知识组合到提示中。随后,我们利用LLM的思想链(CoT)推理能力来识别下一个交通信号相位,确保道路网络的最佳效率。LLMLight在五个真实世界的流量数据集上实现了最先进的(SOTA&#x

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