[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-88] リッチに装飾した交通量ヒートマップによるVisual Instruction Tuning

〇小島 亮一¹、南川 敦宣¹ (1.株式会社KDDI総合研究所)

キーワード：人工知能、マルチモーダル

Large Language Models (LLM)に加えLarge Multimodal Models (LMM)においてもInstruction Tuningによる未知タスクのzero shot, few shot 性能向上が徐々に報告されつつある。これらの研究が主に多様なベンチマークに対する汎用的なものであるのに対し、我々は未来交通量予測にフォーカスして研究している。具体的には、地図上にオーバーレイされた交通量ヒートマップを日時、緯度・経度、カラーバーでよりリッチな画像にしてInstruction Tuningすることによるラッシュアワーなど特定の時間帯や週末の交通量予測について報告する。