Benchmarking the Capabilities of Large Language Models in Transportation System Engineering: Accuracy, Consistency, and Reasoning Behaviors

📄 arXiv: 2408.08302v1 📥 PDF

作者: Usman Syed, Ethan Light, Xingang Guo, Huan Zhang, Lianhui Qin, Yanfeng Ouyang, Bin Hu

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-08-15

💡 一句话要点

TransportBench：评估大型语言模型在交通系统工程问题中的能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 交通系统工程 基准数据集 TransportBench 智能交通系统

📋 核心要点

  1. 现有方法难以系统评估LLM在交通工程领域的应用潜力，缺乏针对性基准。
  2. 提出TransportBench基准数据集，用于评估LLM在交通工程问题上的准确性、一致性和推理能力。
  3. 通过实验分析，揭示了不同LLM在交通工程问题解决中的优势与不足，为后续研究提供参考。

📝 摘要（中文）

本文旨在探索最先进的大型语言模型（LLMs）如GPT-4、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus、Gemini 1.5 Pro、Llama 3和Llama 3.1在解决部分本科水平交通工程问题中的能力。我们引入了TransportBench，一个基准数据集，包含交通系统规划、设计、管理和控制等多个主题的交通工程问题样本。人类专家使用该数据集来评估各种商业和开源LLM在解决交通工程问题时的准确性、一致性和推理行为。我们的综合分析揭示了每个LLM的独特优势和局限性，例如，我们的分析表明Claude 3.5 Sonnet在解决TransportBench问题时具有令人印象深刻的准确性和一些意想不到的不一致行为。我们的研究标志着利用通用人工智能解决复杂交通挑战的激动人心的第一步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLMs）在解决交通系统工程问题方面的能力。现有方法缺乏一个专门针对交通工程领域的基准数据集，难以系统地评估LLMs在该领域的应用潜力，也无法深入了解LLMs在解决此类问题时的准确性、一致性和推理行为。

核心思路：论文的核心思路是构建一个名为TransportBench的基准数据集，该数据集包含各种交通工程问题，涵盖规划、设计、管理和控制等多个方面。通过让人类专家使用该数据集评估不同的LLMs，从而量化LLMs在解决交通工程问题时的能力。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 构建TransportBench数据集，包含一系列精心挑选的交通工程问题；2) 选择多个具有代表性的LLMs，包括商业的和开源的；3) 使用TransportBench数据集对这些LLMs进行评估，重点关注其准确性、一致性和推理行为；4) 对实验结果进行综合分析，揭示每个LLM的优势和局限性。

关键创新：该研究的关键创新在于构建了TransportBench数据集，这是一个专门针对交通工程领域的基准数据集，可以用于系统地评估LLMs在该领域的应用潜力。此外，该研究还对多个LLMs进行了全面的评估，揭示了它们在解决交通工程问题时的独特优势和局限性。

关键设计：TransportBench数据集包含多种类型的交通工程问题，例如交通流量分析、信号控制优化、路径规划等。评估指标包括准确率、一致性等。具体参数设置和损失函数取决于所使用的LLM的架构和训练方式，论文中未详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，不同的LLM在解决交通工程问题时表现出不同的优势和局限性。例如，Claude 3.5 Sonnet在解决TransportBench问题时表现出令人印象深刻的准确性，但也存在一些意想不到的不一致行为。该研究为后续研究提供了宝贵的参考，有助于更好地利用LLM解决交通工程领域的实际问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通系统开发、交通规划辅助决策、交通管理优化等领域。通过利用LLM的强大能力，可以提高交通系统的效率、安全性和可持续性，为城市交通发展提供更智能的解决方案。未来，可以将LLM应用于更复杂的交通场景，例如自动驾驶、交通预测等。

📄 摘要（原文）

In this paper, we explore the capabilities of state-of-the-art large language models (LLMs) such as GPT-4, GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro, Llama 3, and Llama 3.1 in solving some selected undergraduate-level transportation engineering problems. We introduce TransportBench, a benchmark dataset that includes a sample of transportation engineering problems on a wide range of subjects in the context of planning, design, management, and control of transportation systems. This dataset is used by human experts to evaluate the capabilities of various commercial and open-sourced LLMs, especially their accuracy, consistency, and reasoning behaviors, in solving transportation engineering problems. Our comprehensive analysis uncovers the unique strengths and limitations of each LLM, e.g. our analysis shows the impressive accuracy and some unexpected inconsistent behaviors of Claude 3.5 Sonnet in solving TransportBench problems. Our study marks a thrilling first step toward harnessing artificial general intelligence for complex transportation challenges.